Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

26.03.2016 | Original Article | Ausgabe 5/2017

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 5/2017

Recognition of college students from Weibo with deep neural networks

Zeitschrift:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics > Ausgabe 5/2017
Autoren:
Xiao Yu, Hua Yu, Xian-Yun Tian, Guang Yu, Xiao-mei Li, Xue Zhang, Ju-Yun Wang

Abstract

Classification of college students is a key to conduct further research on students. In this paper, we collect a set of samples and build deep neural network classifiers to recognize them. We also analyze the experiences and behaviors of the college students on Weibo. Firstly, we manually label 1502 student users and 1498 non-college students. Then, the data about their posts are crawled from Weibo to be transformed into input vectors by feature engineering techniques. Finally, classifiers are built based on two deep learning algorithms, including stacked autoencoders and deep belief network. Experimental results show that deep neural networks performs better than other machine learning algorithms and the classification of the college students can achieve a very high accuracy.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 69.000 Bücher
  • über 500 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 50.000 Bücher
  • über 380 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe​​​​​​​​​​​​​​

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 58.000 Bücher
  • über 300 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Literatur
Über diesen Artikel

Weitere Artikel der Ausgabe 5/2017

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 5/2017 Zur Ausgabe

BranchenIndex Online

Die B2B-Firmensuche für Industrie und Wirtschaft: Kostenfrei in Firmenprofilen nach Lieferanten, Herstellern, Dienstleistern und Händlern recherchieren.

Whitepaper

- ANZEIGE -

Globales Erdungssystem in urbanen Kabelnetzen

Bedingt durch die Altersstruktur vieler Kabelverteilnetze mit der damit verbundenen verminderten Isolationsfestigkeit oder durch fortschreitenden Kabelausbau ist es immer häufiger erforderlich, anstelle der Resonanz-Sternpunktserdung alternative Konzepte für die Sternpunktsbehandlung umzusetzen. Die damit verbundenen Fehlerortungskonzepte bzw. die Erhöhung der Restströme im Erdschlussfall führen jedoch aufgrund der hohen Fehlerströme zu neuen Anforderungen an die Erdungs- und Fehlerstromrückleitungs-Systeme. Lesen Sie hier über die Auswirkung von leitfähigen Strukturen auf die Stromaufteilung sowie die Potentialverhältnisse in urbanen Kabelnetzen bei stromstarken Erdschlüssen. Jetzt gratis downloaden!

Bildnachweise