[发明专利]一种基于用户标签算法在审
| 申请号： | 201711452260.2 | 申请日： | 2017-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN108228771A | 公开（公告）日： | 2018-06-29 |
| 发明（设计）人： | 万迅 | 申请（专利权）人： | 爱品克科技（武汉）股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 深圳市港湾知识产权代理有限公司 44258 | 代理人： | 微嘉 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖高新技术开发区*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 用户标签 用户信息 粉丝 算法 定量化分析 标签推荐 平台用户 用户群体 用户提供 留言 发布 分析 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于用户标签算法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)根据用户信息，来获取相应的数据，如用户的UID、用户的真实姓名或昵称、用户标签、性别、用户粉丝数、关注数、留言数、创建时间和用户的基本属性；
(2)采用数据处理工具Python对数据进行抽取的关注用户的人数、用户的粉丝数量和发布的留言为标准；
(3)对用户数据进行特征分析，如留言的数量小于20条、数丝数量不超过20小，称为不活跃用户，将这些不活跃用户过滤掉；
(4)最后，根据用户关注者代表了用户的特征和兴趣，只要抽取用户关注者的标签作为原始标签，根据其发表的留言，可以提取出潜在的标签，作为补充添加到候选标签中，最后对频率较高的标签进行筛选，将频率较高的结果推荐给用户。
2.如权利要求1所述的方法，其具体算法包括如下步骤：
(1)抽取用户全部关注的标签；
(2)对收集所有的标签进行权重计算，每个标签的权重就是标签在所有标签中出现的次数；
(3)所有的标签按出现的次数进行推荐排名，按排名结果由高到低给出推荐结果。
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