【摘 要】
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以微博用户的性别分类为目的,为提高分类的准确性,尝试多种模型及模型融合的方法进行对比研究。所用数据集来源于首届＂微众杯＂的技术测评。首先结合中文微博文本数据的特点,基
【机 构】
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武汉理工大学计算机科学与技术学院,95801部队
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以微博用户的性别分类为目的,为提高分类的准确性,尝试多种模型及模型融合的方法进行对比研究。所用数据集来源于首届＂微众杯＂的技术测评。首先结合中文微博文本数据的特点,基于微博用户粒度对数据进行预处理,然后分别使用Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行分类,其间调整模型参数、类型及核函数分别做对比,最后将训练样本分成若干批量,通过不同模型和相同模型分别进行融合分类。实验结果表明,使用多个SVM模型融合的方法对微博用户性别分类准确率较高。
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