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《中国科学:信息科学》 2017年08期
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混合分类/回归模型的用户年龄识别方法

陈敬  李寿山  王晶晶  周国栋  
【摘要】:年龄分类方法和年龄回归方法是年龄识别任务的主要方法.这两种方法各自具有其自身的优越性.例如:年龄分类方法能够灵活利用机器学习中的区分式模型,而年龄回归方法的主要优势是能够捕捉不同年龄之间的联系.为了能同时利用分类方法和回归方法的优势,本文提出了一种混合分类/回归模型(混合模型)用于用户年龄识别.具体而言,我们首先基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)模型分别构建年龄分类模型和回归模型用于年龄识别;在此基础上,将年龄分类结果与年龄回归结果进行线性融合作为年龄识别的最终结果.实验结果表明本文提出的混合模型能够有效提升年龄识别任务的性能.
【作者单位】苏州大学计算机科学与技术学院;
【关键词】年龄分类 年龄回归 混合模型 长短时记忆 自然语言处理
【基金】:国家自然科学基金(批准号:61331011,61375073,61672366)资助项目
【分类号】:O212.1;TP181
【正文快照】:
1引言随着社交网络的迅猛发展,各种类型的社交网站相继产生,如Twitter、Facebook、新浪微博及腾讯微博等.该类网站中用户产生的海量数据为社交网络分析提供了丰富的信息支持.在众多的社交网络分析任务中,用户年龄属性识别是其中一项基本任务.该任务旨在通过用户在网上发布的文

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