一种基于稀疏自编码器和K-means的用户画像预测方法

本发明涉及数据处理技术领域，特别是一种基于稀疏自编码器和K‑means的用户画像预测方法。提出的一种基于稀疏自编码器和K‑means的用户画像预测方法能够克服传统的用户画像生成和预测方法主要依赖于人工特征工程的局限性，并且使用稀疏自编码器降低了用户特征维度，从而排除相似用户特征和无效的用户特征，并且引入稀疏性惩罚项更好地捕捉输入数据的重要特征，从而自动提取有用的特征，最后将得到的有用特征使用K‑means聚类分成不同的类别，经过分析之后构建用户画像。