专利名称：一种基于多特征融合的社交平台用户信息的分析方
法
专利类型：发明专利
发明人：柴一帆,岳文静,陈志,狄小娟,魏梦冶,骆威奇申请号：CN201810428598.2申请日：20180507公开号：CN108710609A公开日：20181026
摘要：本发明公开一种基于多特征融合的社交平台用户信息的分析方法，解决了目前社交网络的用户信息分析主要集中在用户的行为数据，而没有充分挖掘用户在社交网络内发表的文本内容这一问题。本发明首先用社交网络平台上的应用编程接口获取用户行为数据和文本内容数据，然后对行为数据进行处理，剔除缺失的无效用户，对行为数据进行量化，得到用户的行为统计数据，接着对用户发表的文本内容进行分词以及词频统计，对不同的词进行权重调整，最后利用主成分分析简化所得数据，应用线性回归和决策树算法，对用户的性别、年龄、性格成分进行预测。本发明通过结合用户在社交网络平台上的行为数据和发表的文本内容，在性别、年龄、性格成分的预测上拥有很好的准确性。
申请人：南京邮电大学
地址：江苏省南京市亚东新城区文苑路9号
国籍：CN
代理机构：南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)
代理人：沈廉
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