公开(公告)号：CN110196945B

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN201910447984.0

申请日：2019-05-27

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 彭成 ,  梁宏健 ,  宋彦晶 ,  康权威 ,  张佳籴

IPC: G06F16/9535 ,  G06K9/62 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM与LeNet融合的微博用户年龄预测方法，属于信息预测技术领域，包括以下步骤：爬取数据：爬取微博用户的信息，并保存到本地计算机；微博文本分词：文本内容分词、停用词过滤后，分词结果向量化；搭建LSTM：对向量采用长短期记忆模型LSTM建模，并预测用户年龄；图片预处理：将图片统一成相同大小；搭建LeNet：搭建LeNet模型，将数据集图片数据增强并转为张量，并测试选出最高命中率的模型；结果整合：将训练好的文本处理模块模型与图片处理模块模型整合处理。对比现有技术，本发明解决了以往模型难以跟上潮流的问题，提高了识别准确度，在未来的用户运营、精准广告营销、用户分析、数据分析和推荐系统等领域具有广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN110196945A

公开(公告)日：2019-09-03

申请号：CN201910447984.0

申请日：2019-05-27

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 彭成 ,  梁宏健 ,  宋彦晶 ,  康权威 ,  张佳籴

IPC: G06F16/9535 ,  G06K9/62 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM与LeNet融合的微博用户年龄预测方法，属于信息预测技术领域，包括以下步骤：爬取数据：爬取微博用户的信息，并保存到本地计算机；微博文本分词：文本内容分词、停用词过滤后，分词结果向量化；搭建LSTM：对向量采用长短期记忆模型LSTM建模，并预测用户年龄；图片预处理：将图片统一成相同大小；搭建LeNet：搭建LeNet模型，将数据集图片数据增强并转为张量，并测试选出最高命中率的模型；结果整合：将训练好的文本处理模块模型与图片处理模块模型整合处理。对比现有技术，本发明解决了以往模型难以跟上潮流的问题，提高了识别准确度，在未来的用户运营、精准广告营销、用户分析、数据分析和推荐系统等领域具有广泛的应用前景。