[发明专利]基于多标记学习的用户标签预测方法、系统及存储介质有效
| 申请号： | 201910916923.4 | 申请日： | 2019-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN110751188B | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 黄晋;于晗宇;朱佳 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 何文聪 |
| 地址： | 510631 广东省广州市天*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于多标记学习的用户标签预测方法、系统及存储介质，方法包括：对原始社交网络用户数据集进行转化，得到描述用户对象的特征数据集和标识用户对象的标签数据集；根据用户对象的特征数据集，构建用户对象的特征链；对特征链进行编码，获取特征链的表示向量；对特征链的表示向量进行解码，生成蕴含用户标签信息的隐藏向量；根据隐藏向量，生成实际的用户标签。本发明考虑了用户特征和用户标签之间的联系以及用户标签和用户标签之间的关系，提高了标签预测的准确率，可广泛应用于社交网络领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 标记 学习 用户 标签 预测 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.基于多标记学习的用户标签预测方法，其特征在于：包括以下步骤：/n对原始社交网络用户数据集进行转化，得到描述用户对象的特征数据集和标识用户对象的标签数据集；/n根据用户对象的特征数据集，构建用户对象的特征链；/n对特征链进行编码，获取特征链的表示向量；/n对特征链的表示向量进行解码，生成蕴含用户标签信息的隐藏向量；/n根据隐藏向量，生成实际的用户标签。/n
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