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基于朴素贝叶斯的移动客户职业识别算法与调试的中期报告
一、研究背景与意义
随着移动互联网的快速发展，移动客户的数量和规模不断增加，用户职业信息是移动互联网服务中的重要数据。为了更好地为移动客户提供个性化的服务，对用户职业信息的识别和分类越来越受到重视。因此，基于朴素贝叶斯的移动客户职业识别算法具有重要的应用价值和理论研究意义。
二、研究内容
本文研究基于朴素贝叶斯的移动客户职业识别算法，主要包括以下几个方面：
1.数据预处理：对移动客户的职业信息进行采集和整理，清洗和筛选出可用的数据样本。
2.特征提取：提取移动客户职业信息中的特征，包括词袋模型和tf-idf模型两种方法。
3.模型构建：基于朴素贝叶斯原理建立分类模型，包括多项式朴素贝叶斯（MNB）和伯努利朴素贝叶斯（BNB）两种模型。
4.模型调试：使用交叉验证和网格搜索方法优化和调试模型参数，提高模型分类效果。
三、实验进展
1.数据预处理：完成对移动客户职业信息的采集和整理，数据样本数量达到5000个，包括医生、教师、工程师、销售等职业类型。
2.特征提取：使用sklearn包中的CountVectorizer和TfidfVectorizer方法提取移动客户职业信息的特征，构建词袋模型和tf-idf模型。
3.模型构建：通过sklearn包中的朴素贝叶斯分类器构建多项式朴素贝叶斯（MNB）和伯努利朴素贝叶斯（BNB）两种模型。
4.模型调试：使用10折交叉验证和网格搜索方法，对两种模型进行调试并比较分类效果。结果表明，tf-idf模型和BNB模型的分类效果较好。
四、研究计划
下一步，将进一步完善模型调试方案和算法优化方法，提高移动客户职业识别算法的分类准确性和稳定性。同时，将进一步开展多种算法的比较研究，探索移动客户职业识别算法在实际应用中的效果和应用价值。