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一种基于移动互联网社交图片预测用户上下文信息的方法

摘要

本发明通过分析用户上传到移动互联网上的图片数据,预测图片的内容、用户的性别、天气状况以及活动场景等用户上下文信息。获取用户上传到移动互联网上的图片数据,对图片进行统计分析,并计算相应数字特征。将一张图片的所有数字特征作为图片特征向量,通过图片ID和用户ID将用户的上下文信息和图片特征向量关联起来,分析图片数据与用户上下文信息之间的关系,从而达到依据图片数据预测用户的上下文信息的目的。采用SVM和KNN模型实现对用户的上下文信息的分类预测。本发明将用户的性别、活动场景等作为二分类问题处理,天气状况、图片内容等作为多分类问题处理。本发明实施例的有益效果是,通过分析用用户上传到移动互联网上的图片数据可以对用户的性别、活动场景、图片内容、天气状况等上下文信息做出预测,经过实验能够获得有效的预测效果。

著录项

  • 公开/公告号CN105279266B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-07-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN201510701199.5

  • 发明设计人 秦臻;任怀贵;余林芳;

    申请日2015-10-26

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2022-08-23 10:13:19

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-18

    未缴年费专利权终止 IPC(主分类):G06F17/30 授权公告日:20180710 终止日期:20181026 申请日:20151026

    专利权的终止

  • 2018-07-10

    授权

    授权

  • 2016-02-24

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20151026

    实质审查的生效

  • 2016-01-27

    公开

    公开

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