[发明专利]一种基于协同过滤和相似性度量的用户属性推断方法有效
| 申请号： | 201910233096.9 | 申请日： | 2019-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN109949175B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 孙希延;刘莉慧;汪华登;罗笑南 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 覃永峰 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 协同 过滤 相似性 度量 用户 属性 推断 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于协同过滤和相似性度量的用户属性推断方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)数据采集，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；(2)数据预处理；(3)使用NLP预处理数据；(4)数据分析，使用可视化分析工具Tableau来分析收集到的用户数据，以了解用户在性别，年龄，地区，职业方面的基本分布情况以及他们之间的一些相关性；(5)算法设计，通过遵循三步法对现有的用户账号数据进行挖掘分析；(6)获得结果。
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