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一种基于Logistic回归的多特征网络流行标签预测方法

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成果名称：	一种基于Logistic回归的多特征网络流行标签预测方法	关键字：	标签 , tag , 帖子 , 流行 , 网站 , 提出者 , 邻居 , logistic , 网络 , 节点	应用行业：	计算机、通信和其他电子设备制造业
高新技术领域：	电子信息技术	所在地：	浙江省	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN201610864860.9	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	新一代信息技术	课题来源：
第一完成单位名称：	浙江工业大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	技术转让	交易价格(万)：	6.00	所属十强产业：

一种基于Logistic回归的多特征网络流行标签预测方法，包括以下步骤：1)根据问答网站发帖数据，构建有权无向网络标签Tag网络；2)按照标签出现频率，提取流行标签集合、非流行标签集合；3)提取标签的网络特征、标签提出者属性特征、标签被提出后属性变动特征作为特征向量；4)采用Logistics多元回归训练并构建标签分类模型；本发明考虑标签之间相关性，依据多特征对标签进行分类，对于预测潜在流行标签具有较高的精度。既有利于引导用户选择合理的标签，也有利于网站建设者提供更高质量的标签。