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毕业论文--面向新浪微博的用户画像研究.docx


文档分类:经济/贸易/财会 | 页数:约57页 举报非法文档有奖
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面向新浪微博的用户画像研究院(系):专业:计算机科学与技术学号:8指导教师:2015年6月毕业设计(论文)题目面向新浪微博的用户画像研究专业计算机科学与技术学号学生指导教师答辩日期2015年6月哈尔滨工业大学毕业设计(论文)评语姓名:学号:专业:计算机科学与技术毕业设计(论文)题目:面向新浪微博的用户画像研究工作起止日期:2015年3月18日起2015年6月30日止指导教师对毕业设计(论文)进行情况,完成质量及评分意见:本人已对该论文进行全程指导和严格审查,方案和数据真实、可靠,是该生的原创论文。指导教师签字:指导教师职称:评阅人评阅意见:________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________评阅教师签字:____________________评阅教师职称:___________________答辩委员会评语:根据毕业设计(论文)的材料和学生的答辩情况,答辩委员会做出如下评定:学生毕业设计(论文)答辩成绩评定为:对毕业设计(论文)的特殊评语:__________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________答辩委员会主任(签字): 职称:__________________答辩委员会副主任(签字):答辩委员会委员(签字):_______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 年月日大学毕业设计(论文)任务书姓名:院(系):英才学院专业:班号:任务起至日期:2015年3月18日至2015年6月30日毕业设计(论文)题目:面向新浪微博的用户画像研究立题的目的和意义:随着互联网的发展,社交网络(如新浪微博、人人网、Facebook、Twitter等)逐渐兴起。微博成为了人们生活中重要的沟通、娱乐方式,与此同时,微博也成为了重要的信息平台。然而,许多社交网络并未实行实名制注册,个人信息也并未强制填写,造成了许多用户个人信息虚假或不全的状况。同时,陌生人社交正在逐步兴起以及人们隐私观念的增强,个人信息变得更加稀少。然而,个人信息对于定向广告投放、社会学研究、网络诈骗的预防都有着重要意义。因此,如何通过依靠用户所发布的公开信息(如文字、图片、超链接)和用户的行为模式(如点赞、评论、转载、收藏)分析用户的个人信息对定向广告投放、社会学研究、网络犯罪的看破有极其重要的意义。技术要求与主要内容:能快速获取用户数据并进行处理对新浪微博用户的性别、年龄和地域信息进行建模,使得识别精度分别在85%、80%、80%以上。进度安排:第三周:开题答辩第四周~第六周:完成数据获取和预处理工作(预计获取5万个用户的数据,每个用户最多获取1000条微博信息)第七周~第八周:性别识别(预期正确率在85%以上)第九周:中期答辩第十周~第十一:地域识别(精确到地级市,准确率在80%以上)第十二周~十四周:年龄识别

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  • 时间2019-07-02