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一种基于协同过滤和相似性度量的用户属性推断方法

摘要

本发明公开了一种基于协同过滤和相似性度量的用户属性推断方法,先使用Python中的Scrapy框架,构建一个微博爬虫系统,使用分布式爬虫算法来自动收集微博用户帐户信息;然后清除无效数据,使用NLP预处理数据;然后使用可视化分析工具Tableau来分析收集到的用户数据;再通过遵循三步法对现有的用户账号数据进行挖掘分析,使得能根据用户现有属性信息,推断用户未知的属性值;最后将模型与岭回归模型,决策树模型和多元线性回归模型进行比较,获得预测结果情况。本发明推断未知属性准确率更高。

著录项

  • 公开/公告号CN109949175A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-06-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 桂林电子科技大学;

    申请/专利号CN201910233096.9

  • 发明设计人 孙希延;刘莉慧;汪华登;罗笑南;

    申请日2019-03-26

  • 分类号

  • 代理机构桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司;

  • 代理人覃永峰

  • 地址 541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号

  • 入库时间 2024-02-19 11:41:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-07-23

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q50/00 申请日:20190326

    实质审查的生效

  • 2019-06-28

    公开

    公开

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