背景介绍

随着用户行为数据的积累，传统分类器往往依赖复杂的算法，如神经网络或决策树。本项目采用简单逻辑实现，通过统计关键词出现频率即可完成分类。分类结果可依据特征值（如词频）进行，核心思想是数据处理与算法应用的结合。

实现思路

1. 基本逻辑设计

• 输入处理：将用户行为数据存储为文本样本列表，每个样本包含关键词。
• 特征提取：统计每个关键词的出现频率。
• 分类判断：根据关键词的频率进行简单比较，如词频较高则归类为A组，词频较低归类为B组。

2. 代码实现

from collections import Counter

def classify_users(text_samples):
    # 输入处理：假设text_samples是包含关键词的文本列表
    keywords_counter = Counter()
    for text in text_samples:
        for word in text.split():
            keywords_counter[word] += 1

    # 分类结果：根据关键词出现频率排序
    sorted_keywords = sorted(keywords_counter.items(), key=lambda x: x[1])

    # 示例输出结果
    if len(sorted_keywords) == 1:
        return "用户{}".format(sorted_keywords[0][0])
    else:
        return "用户{}".format(sorted_keywords[-1][0])  # 示例：按词频降序排序

示例运行

假设输入如下文本样品：

text_samples = [
    "用户1 苹果",
    "用户2 苹果",
    "用户3 苹果",
    "用户4 香蕉"
]

运行代码时，会统计每个关键词的出现次数，然后按词频降序排序输出结果。

综合总结

本项目实现了基于关键词统计的简单分类器，通过统计关键词出现频率即可完成分类。项目优点在于数据处理与算法应用的结合，且实现独立运行无依赖复杂框架。该方法在数据量较小的情况下具有高效性和可扩展性，适合初级开发者学习使用。