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基于文本和表情符号特征的用户个性化预测方法

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本发明公开了一种基于文本和表情符号特征的用户个性化预测方法，涉及用户个性化预测相关技术领域，具体步骤为：获取基础数据：在社交网络系统中获取基础数据；特征提取：将基础数据按类别分别进行特征提取，构建训练数据库；训练预测模型：基于训练数据库中的数据对预测模型进行训练；用户个性化预测：根据预测模型对用户进行个性化预测；本发明通过文本和表情符号特征的融合，提高了用户个性化预测的准确率，以实现高效的智能化营销。

著录项

公开/公告号CN114511355A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-17

原文格式PDF
申请/专利权人大连民族大学;
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申请/专利号CN202210108455.X
发明设计人许小可;王浩;
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申请日2022-01-28
分类号G06Q30/02;G06F16/33;G06F16/35;G06K9/62;
代理机构北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙);
代理人韩迎之
地址 116000 辽宁省大连市大连经济技术开发区辽河西路18号
入库时间 2023-06-19 15:22:57

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法律状态
2022-05-17

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