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申请/专利权人：北京师范大学珠海校区
摘要：本发明公开了一种基于异质模体特征的社交网络用户性别识别方法、装置及可存储介质，涉及信息检测技术领域，其中方法包括以下步骤：读取用户的社交网络数据以及个人属性数据并进行预处理；根据所述社交网络数据以及所述个人属性数据提取用户的异质模体特征；构建识别模型，并利用所述异质模体特征对所述识别模型进行训练；利用经过训练的所述识别模型进行后续的社交网络用户性别识别；本发明利用简单的图结构特征进行社交网络用户的性别识别，既保证了实时性又保证了较高的准确性。
主权项：1.一种基于异质模体特征的社交网络用户性别识别方法，其特征在于，包括以下步骤：读取用户的社交网络数据以及个人属性数据并进行预处理；根据所述社交网络数据以及所述个人属性数据提取用户的异质模体特征；构建识别模型，并利用所述异质模体特征对所述识别模型进行训练；利用经过训练的所述识别模型进行后续的社交网络用户性别识别，所述识别模型为XGBoost二分类模型；提取用户的异质模体特征的具体处理过程包括：从所述社交网络数据中提取出用户的好友属性数据；根据所述好友属性数据构建好友关系网络；从所述好友关系网络提取所述异质模体特征；从所述好友关系网络提取所述异质模体特征的具体处理过程包括：初始化节点异质模体特征列表和节点储存列表；遍历好友关系网络中的全部节点，以每个节点为父节点，计算所述父节点所参与的异质模体数量，即为异质模体特征，在处理过程中首先计算社交网络中每个节点参与的所有结构的同质模体的数目，然后将每个同质模体细分为异质模体，从而获取异质模体特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京师范大学珠海校区 一种基于异质模体特征的社交网络用户性别识别方法、装置及可存储介质
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