[00287551]一种预测社交网络用户属性的方法

交易价格： 面议

类型： 发明专利

技术成熟度： 正在研发

专利所属地：中国

专利号：CN201710475429.X

交易方式： 完全转让许可转让技术入股

联系人：南京邮电大学

所在地：江苏南京市

服务承诺: 产权明晰; 资料保密
对所交付的所有资料进行保密; 如实描述

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技术详细介绍

本发明公开了一种预测社交网络用户属性的方法，包括以下步骤步骤1)采集社交网络信息数据，并对数据进行清洗，获得社交网络清洗后的数据，步骤2)定义社交网络图模型；步骤3)对数据进行分析，步骤4)对数据进行特征提取，步骤5)采用局部全局一致性算法预测隐藏属性，步骤6)获得预测结果。本发明提高了社会网络用户的属性的预测准确性，使用通用的半监督学习框架，来推断用户的属性。根据用户的数据类型建立训练模型，使用基于图的协同训练模型，推断用户的属性。本发明能够让社交网络用户拥有更好的使用体验，帮助系统更精准地自动为用户进行分组、内容共享和推荐朋友。

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