典型文献
融合文本和表情符号特征的社交网络用户性别识别
文献摘要：
为了提升社交网络用户性别识别的准确性,先将单用户的文本特征和表情符号特征进行融合识别用户性别,然后提取多用户的交互特征信息进一步提升性别识别的准确性.实验结果表明融合多用户交互特征后用户性别识别准确率提升了 6.8％.说明表情符号和多用户交互特征对提升用户性别识别准确性有很大帮助,提高了社交网络用户性别信息识别的准确率.
文献关键词：
社交网络;表情符号;性别识别;交互特征
中图分类号：
作者姓名：
王浩;许小可
作者机构：
大连民族大学信息与通信工程学院,辽宁 大连116600
文献出处：
引用格式：
[1]王浩;许小可-.融合文本和表情符号特征的社交网络用户性别识别)[J].复杂系统与复杂性科学,2022(04):17-24
A类：
B类：
表情符号,符号特征,社交网络用户,性别识别,单用户,文本特征,融合识别,交互特征,特征信息,提升性,多用户交互,识别准确率,准确率提升,信息识别
AB值：
0.218698
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
