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用户画像中居住地属性往往不易通过访谈的形式获取,针对上述问题,文章提出了一种基于聚类算法的用户居住地预测模型。借助于车辆行驶的大数据,通过DBSCAN聚类和K-means聚类混合算法来分析用户行驶的数据,进而预测用户的居住地,从而丰富新能源汽车的用户画像。实验表明,利用DBSCAN聚类和K-means聚类混合算法分析出的居住地具有较高的准确度。