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一种基于集成学习的社交网络用户行为预测方法

摘要

本发明公开了一种基于集成学习的社交网络用户行为预测方法,属于互联网技术领域,包括以下步骤:S1:获取多个数据组;S2:预处理;S3:得到多个一类用户行为预测模型;S4:相似度最高的一类用户行为预测模型为二类用户行为预测模型;S5:获取多个测试数据组;S6:预处理;S7:多个预测结果的准确率高于95%的二类用户行为预测模型得到三类用户行为预测模型;S8:根据三类用户行为预测模型对用户行为进行预测;本发明三类用户行为预测模型对用户行为预测的准确率高于95%,能够保证用户行为预测的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN112330016A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 广东工业大学;

    申请/专利号CN202011214039.5

  • 发明设计人 韩宇;

    申请日2020-11-04

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/00(20120101);G06K9/62(20060101);G06F16/951(20190101);

  • 代理机构44681 广东有知猫知识产权代理有限公司;

  • 代理人冯姣

  • 地址 510062 广东省广州市大学城外环西路100号

  • 入库时间 2023-06-19 09:49:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-01-20

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06Q10/04 专利申请号:2020112140395 申请公布日:20210205

    发明专利申请公布后的驳回

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