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论文编号 201712-81
论文题目 基于随机森林和极限学习机算法融合的动漫用户性别识别
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基于随机森林和极限学习机算法融合的动漫用户性别识别

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张子超

张子超(1991),男,网络技术与应用

王晶

王玉龙

戚琦

戚琦,女,副教授,硕导,主要研究方向:移动云计算、边缘计算、基于深度学习的资源优化

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北京邮电大学网络技术研究院,北京 100876

摘要:近年来动漫业务快速发展,动漫用户逐渐增加。对于动漫平台,针对不同性别用户在动漫客户端观看习惯上的差异,有必要根据性别为用户提供更准确的推荐产品和更个性化的服务。但由于绝大多数用户在客户端注册时所填写性别信息不准确或者信息缺失,因此研究基于用户行为记录进行用户性别的判断具有重要意义。针对此问题,本文提出了一种基于随机森林和极限学习机融合的算法模型,用于解决动漫用户性别识别的问题。

关键词: 性别识别 随机森林 极限学习机 数据挖掘

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