一种基于Logistic回归的多特征网络流行标签预测方法

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成果名称: 一种基于Logistic回归的多特征网络流行标签预测方法 关键字: 标签 , tag , 帖子 , 流行 , 网站 , 提出者 , 邻居 , logistic , 网络 , 节点 应用行业: 计算机、通信和其他电子设备制造业
高新技术领域: 电子信息技术 所在地: 浙江省 知识产权类型: 发明专利
知识产权编号: CN201610864860.9 成果体现形式: 成果属性:
成果所处阶段: 授权 成果水平: 国内先进 研究形式:
学科分类: 战略新兴产业: 新一代信息技术 课题来源:
第一完成单位名称: 浙江工业大学 第一完成单位属性: 技术成熟度:
合作方式: 技术转让 交易价格(万): 6.00 所属十强产业:

一种基于Logistic回归的多特征网络流行标签预测方法,包括以下步骤:1)根据问答网站发帖数据,构建有权无向网络标签Tag网络;2)按照标签出现频率,提取流行标签集合、非流行标签集合;3)提取标签的网络特征、标签提出者属性特征、标签被提出后属性变动特征作为特征向量;4)采用Logistics多元回归训练并构建标签分类模型;本发明考虑标签之间相关性,依据多特征对标签进行分类,对于预测潜在流行标签具有较高的精度。既有利于引导用户选择合理的标签,也有利于网站建设者提供更高质量的标签。

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