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随着移动设备和移动服务的高速发展，移动社交网络融入了人们的日常生活。用户分类系统在不同的社交网络中发挥着重要的作用，例如恶意账号检测、高影响力用户发现及会员用户发现。引入深度学习技术来解决用户分类问题，且使用了陌陌的真实数据进行评估。结果表明，对于不同的分类目标，均可取得较好的效果。
基于深度学习的移动社交网络用户分类研究
【摘 要】
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随着移动设备和移动服务的高速发展，移动社交网络融入了人们的日常生活。用户分类系统在不同的社交网络中发挥着重要的作用，例如恶意账号检测、高影响力用户发现及会员用户发现
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院,上海市智能信息处理重点实验室（复旦大学）,北京字节跳动科技有限公司
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2018年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71731004)
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