[发明专利]一种基于多特征的微博用户属性分析方法有效
| 申请号： | 201911340531.4 | 申请日： | 2019-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN111125486B | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 程克非;单凤池 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/951 | 分类号： | G06F16/951;G06F16/9536;G06F16/35;G06F40/289;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多特征的微博用户属性分析方法，属于智能媒体计算和大数据分析技术领域。该方法包括：S1利用爬虫软件爬取用户微博博文信息并清洗、打标；S2通过word2vec模型构造微博博文信息的词向量，在此基础上根据集成学习的组合策略，得出用户微博文本特征；S3从用户微博数据中构造出用于微博属性分析的多特征体系，并通过基础特征构造出符合用户属性分析的复合特征；S4采用Stacking模型融合技术将多个基分类器进行融合，构造微博用户属性分析模型，输入待检测数据，得到最终的微博用户属性分析结果。本发明提高了微博用户属性分类的准确率，为商家给用户提供更高效的个性化推荐提供技术支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 用户 属性 分析 方法 | ||
【主权项】：
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