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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911340531.4 | 专利名称: | 一种基于多特征的微博用户属性分析方法 |
申请日: | 2019-12-23 | 申请/专利权人 | 重庆邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/951搜分类 社交媒体 社交软件 用户行为 数据分析搜索 |
公开/公告日: | 2022-11-25 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111125486B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/11/25 | 授权 | |
2020/06/02 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06F 16/951 专利申请号: 201911340531.4 申请日: 2019.12.23 |
2020/05/08 | 公开 |