公开(公告)号：CN118194962A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202311209098.7

申请日：2023-09-19

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 乔亚琼 ,  李柱洲 ,  魏富鹏 ,  韩珂 ,  焦奥博 ,  魏琼亚 ,  朱帅辉

IPC: G06N3/0895 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06F17/16 ,  G06F18/241 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明提出了一种基于半监督学习的社交媒体用户定位方法，步骤为：选取真实的推特数据作为数据集，并对数据集进行预处理；采用TF‑IDF算法提取预处理后的文本数据的文本特征，构建用户文本视图；根据用户之间的社交关系构建用户的社交关系图；利用图卷积扩散算法改进社交关系图，得到稀疏图；根据用户文本视图和稀疏图，基于GCN构建用户定位模型；利用数据集对用户定位模型进行训练；将测试数据输入训练后的用户定位模型，用户定位模型的softmax层输出预测得到的用户地理位置标签。本发明能够结合大量不带地理标记的数据对用户位置进行预测；同时结合图卷积扩散算法对构造的社交关系图进行改进，从而提高地理定位的准确性。