竞赛链接：https://biendata.com/competition/smpcup2016/
队伍成员：Yumeng Li, Peng Fei, Hengchao Li
任务介绍：
参赛队伍利用给定的新浪微博数据（包括用户个人信息、用户微博文本以及用户粉丝列表，详见数据描述部分），进行微博用户画像，具体包括以下三个任务： 任务1：推断用户的年龄（共3个标签：-1979/1980-1989/1990+） 任务2：推断用户的性别（共2个标签：男/女） 任务3：推断用户的地域（共8个标签：东北/华北/华中/华东/西北/西南/华南/境外）
程序依赖python3及以下程序包
anaconda3
theano 0.9.0
keras(使用theano作为backend)
xgboost
gensim
jieba
程序运行需要下载原始语料及训练好的word2vec的模型文件，已上传百度云，共1.3GB。
原始语料下载链接：http://pan.baidu.com/s/1o8lV37s 密码：wyk8
word2vec模型文件下载链接：http://pan.baidu.com/s/1ciWjpk 密码：cvlo
文件说明如下：
原始数据放于下面目录中
data/raw_data
train
valid
word2vec词向量文件放在下面目录中
data/word2vec/
smp.w2v.300d gensim使用的word2vec模型文件
smp.w2v.300d.syn0.npy gensim使用的word2vec模型文件
其余目录文件的作用
data/user_data/
short_prov.dict 省份简称
location.txt 省份与地域的对应表
latitude.dict 省份与经纬度的对应表
keywords.txt 整理出的关键词表
enum_list.txt 三个任务的label值
emoji.txt 整理出的表情文件
city_prov.dict 城市与省份的对应表
city_loca.dict 城市与地域的对应表
stopwords.txt 停用词表
data/feature_data/ 用于存放程序运行过程中输出的各类临时文件
data/models/ 用于存放程序运行中产生的模型权重参数
程序运行较为耗时，建议使用带有GPU的服务器运行 在Arch Linux, CPU i7-6700HQ, GPU GTX960M, 内存 16G, 固态硬盘 配置的笔记本上运行需要90分钟，占用硬盘空间10GB
#首先运行 run.sh 将使用data/models中保存的模型参数进行运行
./run.sh
#------------------------------------
#如果想从头开始运行，请依次运行
./clean.sh
./run.sh
#随机数种子设置不同，也会输出略微不同的结果
程序输出的文件将保存在以下两个文件夹中
data/feature_data/
features.v1.pkl 初次处理后的特征文件，主要是按人进行了划分
features.v2.pkl 将特征全部转变为numpy array保存
f_letter_svd.300.cache 将微博原文按字符划分后，取tfidf特征并svd降维至300维
f_word_svd.300.cache 将微博原文按词划分后，取tfidf特征并svd降维至300维
f_source_svd.300.cache 将微博来源文本按字符划分后，取count特征并svd降维到300维
f_w2v_tfidf.300.cache 用句子中每个单词的词向量经tfidf加权的结果作为300维句子向量
loca.empty.pkl 程序输出的用于补全训练集中location标签缺失的部分
loca.source.feature 将微博来源文本中出现地名的取出来计算count特征
yuml.age.feature 由stack_age.py程序输出的经过xgb,mcnn,mcnn2模型输出的概率形式的结果
data/models/
fp.age.feature main.py在训练过程中产生的权重文件
fp.gender.feature main.py在训练过程中产生的权重文件
loca.em_nn.weight BP神经网络模型经Stack训练出的权重文件
loca.em_knn.weight KNN模型经Stack训练出的权重文件
loca.em_mcnn.weight MCNN模型经Stack训练出的权重文件
loca.em_mcnn3.weight MCNN3模型经Stack训练出的权重文件
yuml.age.feature stack_age.py训练出的权重文件
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