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申请/专利权人：华北水利水电大学
摘要：本发明提出了一种基于半监督学习的社交媒体用户定位方法，步骤为：选取真实的推特数据作为数据集，并对数据集进行预处理；采用TF‑IDF算法提取预处理后的文本数据的文本特征，构建用户文本视图；根据用户之间的社交关系构建用户的社交关系图；利用图卷积扩散算法改进社交关系图，得到稀疏图；根据用户文本视图和稀疏图，基于GCN构建用户定位模型；利用数据集对用户定位模型进行训练；将测试数据输入训练后的用户定位模型，用户定位模型的softmax层输出预测得到的用户地理位置标签。本发明能够结合大量不带地理标记的数据对用户位置进行预测；同时结合图卷积扩散算法对构造的社交关系图进行改进，从而提高地理定位的准确性。
主权项：1.一种基于半监督学习的社交媒体用户定位方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：选取真实的推特数据作为数据集，并对数据集进行预处理；步骤二：采用TF-IDF算法提取预处理后的文本数据的文本特征，构建用户文本视图；步骤三：根据用户之间的社交关系构建用户的社交关系图；步骤四：利用图卷积扩散算法改进步骤三构建的社交关系图，得到稀疏图；步骤五：根据用户文本视图和稀疏图，基于GCN构建基于文本和社交关系图的用户定位模型；步骤六：利用数据集对用户定位模型进行训练；将测试数据输入训练后的用户定位模型，用户定位模型的softmax层输出预测得到的用户地理位置标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北水利水电大学 一种基于半监督学习的社交媒体用户定位方法
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