[发明专利]一种基于时空轨迹和社会网络的用户属性预测系统

摘要

本发明提供一种基于时空轨迹和社会网络的用户属性预测系统，通过对用户的行为模式进行分析，预测用户的真实身份属性。包括数据处理，特征提取和分类预测这三个子系统；对时空轨迹数据和社会网络数据进行分析；提出原创的非负张量分解(NTF)算法自动提取出用户的隐含特征；利用用户的隐含特征使用多种分类器对用户属性进行预测。本发明可用于用户属性真实性检测；也可用于根据预测出的属性进行精准推广。

主权项

一种基于时空轨迹和社会网络的用户属性预测系统，其特征在于，包括：数据处理子系统，包括时空轨迹处理模块和社会网络处理模块，时空轨迹处理模块将所有用户的时空轨迹处理成容易进行后续操作的三阶张量形式，社会网络处理模块将所有用户之间的社交关系处理成容易进行后续操作的邻接矩阵形式。特征提取子系统，降低用户时空轨迹的维度，从用户的时空轨迹数据中提取出有价值的特征，使提取出的特征适用于现有的分类算法；分类预测子系统，利用用户的隐含特征训练多种分类器，使用已知属性的用户隐含特征训练多种分类器对用户，用目标用户的隐含特征进行预测。