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    重庆时时彩后三玩法: 一种微博用户身份识别方法及系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201310008156.X

    申请日:

    2013.01.09

    公开号:

    CN103914494A

    公开日:

    2014.07.09

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20130109|||公开
    IPC分类号: G06F17/30; G06F21/31(2013.01)I 主分类号: G06F17/30
    申请人: 北大方正集团有限公司; 北京大学; 北京北大方正电子有限公司
    发明人: 赵立永; 于晓明; 杨建武; 郑妍
    地址: 100871 北京市海淀区成府路298号方正大厦5层
    优先权:
    专利代理机构: 北京中博世达专利商标代理有限公司 11274 代理人: 赵婷婷
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310008156.X

    授权公告号:

    103914494B||||||

    法律状态公告日:

    2017.05.17|||2014.08.06|||2014.07.09

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供一种微博用户身份识别方法及系统,所述方法包括:获取待识别用户行为数据以及用户行为的特征库信息;预处理所述获取的待识别用户行为数据;将所述预处理后的用户行为数据,进行语义单元重构;获取所述语义单元的属性信息以及其对应的权重;根据所述语义单元的属性信息以及其对应的权重,获取所述待识别用户行为特征;将所述待识别用户行为特征与用户行为的特征库信息中的每个特征类型进行比较;当所述待识别用户行为特征与所述用户行为的特征库信息中的一个特征类型的相似度超过预设阈值,则所述待识别用户身份确定。采用本发明提供的微博用户身份识别方法及系统可以有效提高微薄用户身份识别的准确性及实时性。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种微博用户身份识别方法,其特征在于,包括:
    获取待识别用户行为数据以及用户行为的特征库信息;
    预处理所述获取的待识别用户行为数据;
    将所述预处理后的用户行为数据,进行语义单元重构;
    获取所述语义单元的属性信息以及其对应的权重;
    根据所述语义单元的属性信息以及其对应的权重,获取所述待识别用户行为特征;
    将所述待识别用户行为特征与用户行为的特征库信息中的每个特征类型进行比较;
    当所述待识别用户行为特征与所述用户行为的特征库信息中的一个特征类型的相似度超过预设阈值,则所述待识别用户身份确定。

    2.  根据权利要求1所述的微博用户身份识别方法,其特征在于,在获取待识别用户行为数据以及用户行为的特征库信息的步骤之前,该方法还包括:
    获取已知用户行为数据;
    预处理所述获取已知用户行为数据;
    将所述预处理后的用户行为数据,进行语义单元重构;
    获取所述语义单元的属性信息以及其对应的权重;
    根据所述语义单元的属性信息以及其对应的权重,获取所述已知用户行为特征;
    将所述获取所述已知用户行为特征,按照类别存储在所述用户行为的特征库中。

    3.  根据权利要求1或2所述的微博用户身份识别方法,其特征在于,在所述待识别用户身份确定之后,该方法还包括:
    获取所述确定用户身份的待识别用户的至少一个语义单元以及对应所述用户身份的用户类型信息;
    比较所述语义单元与所述用户身份的用户类型信息,给出所述各个语义单元与所述用户身份的用户类型信息的相似度;
    按照所述相似度由大到小的顺序,对所述语义单元进行排序;
    获取相似度前top-n个语义单元作为该类型用户的行为特征;
    将所述用户的行为特征添加到所述用户行为的特征库的对应类别中。

    4.  根据权利要求3所述的微博用户身份识别方法,其特征在于,所述行为特征至少包括一个语义单元;所述语义单元属性信息至少包括:索引值,字符信息,词性,词频和文档频率;所述语义单元至少包括一个词;所述词的属性信息包括:词的索引,词频,文档频率,IDF值,权值。

    5.  根据权利要求4所述的微博用户身份识别方法,其特征在于,所述预处理步骤主要包括:行为数据筛选、拼写纠正、分词和词性标注。

    6.  一种微博用户身份识别系统,其特征在于,包括:
    信息获取单元,用于获取待识别用户行为数据以及用户行为的特征库信息;
    预处理单元,用于预处理所述获取的待识别用户行为数据;
    语义单元重构单元,用于将所述预处理后的用户行为数据,进行语义单元重构;
    属性及权重信息获取单元,还用于获取所述语义单元的属性信息以及其对应的权重;
    行为特征抽取单元,用于根据所述语义单元的属性信息以及其对应的权重,获取所述待识别用户行为特征;
    比较单元,用于将所述待识别用户行为特征与用户行为的特征库信息中的每个特征类型进行比较;
    身份确定单元,用于当所述待识别用户行为特征与所述用户行为的特征库信息中的一个特征类型的相似度超过预设阈值,则所述待识别用户身份确定。

    7.  根据权利要求6所述的微博用户身份识别系统,其特征在于,该系统还包括:用户行为的特征库构建单元,用于获取已知用户行为数据;预处理所述获取已知用户行为数据;将所述预处理后的用户行为数据,进行语义单元重构;获取所述语义单元的属性信息以及其对应的权重;根据所述语义单元的属性信息以及其对应的权重,获取所述已知用户行为特征;将所述获取所述已知用户行为特征,按照类别存储在所述用户行为的特征库中。

    8.  根据权利要求6或7所述的微博用户身份识别系统,其特征在于,该系统还包括:信息反馈单元,用于获取所述确定用户身份的待识别用户的至少一个语义单元以及对应所述用户身份的用户类型信息;比较所述语义单元与所述用户身份的用户类型信息,给出所述各个语义单元与所述用户身份的用户类型信息的相似度;按照所述相似度由大到小的顺序,对所述语义单元进行排序;获取相似度前top-n个语义单元作为该类型用户的行为特征;将所述用户的行为特征添加到所述用户行为的特征库的对应类别中。

    9.  根据权利要求8所述的微博用户身份识别系统,其特征在于,所述行为特征至少包括一个语义单元;所述语义单元属性信息至少包括:索引值,字符信息,词性,词频和文档频率;所述语义单元至少包括一个词;所述词的属性信息包括:词的索引,词频,文档频率,IDF值,权值。

    10.  根据权利要求4所述的微博用户身份识别系统,其特征在于,所述预处理步骤主要包括:行为数据筛选、拼写纠正、分词和词性标注。

    关 键 词:
    一种 用户 身份 识别 方法 系统
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