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公开(公告)号:CN118171735A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202311583010.8
申请日:2023-11-24
Applicant: 华北水利水电大学
IPC: G06N5/04 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06Q50/00 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06N3/084 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提出了一种多阶段融合的多模态社交用户位置推断方法,步骤为:选取真实的微博数据作为用户数据,构建包含用户的文本和图像的多模态数据集;对多模态数据集中的所有图像进行特征提取得到图像特征,对多模态数据集中的所有文本进行特征提取得到文本特征;利用两个前端融合和一个中间融合分别对文本特征和图像特征进行融合;将3个融合后的特征输入训练后的用户定位模型,根据多层感知机输出3种分类结果,对分类结果进行决策层融合推断得到用户地理位置标签。本发明充分利用社交媒体中的文本和图片等多模态信息进行用户位置推断,通过融入和用户帖子具有正关联的图像特征,相对于基于文本的方法,进一步提升了社交用户定位精度。