4.如權(quán)利要求1所述的基于社交網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的人物畫像模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述職業(yè)領(lǐng)域包括政治、宗教、軍事、經(jīng)濟(jì)、科技、教育、農(nóng)業(yè)、娛樂、體育；所述職業(yè)領(lǐng)域的挖掘包括：根據(jù)已采集的人物社交網(wǎng)絡(luò)信息通過分類方法分析確定所述職業(yè)領(lǐng)域標(biāo)簽，所述分類方法包括集成學(xué)習(xí)，所述集成學(xué)習(xí)的基分類器包括多項(xiàng)式葉貝斯分類器，具體包括以下步驟：

步驟301：整體數(shù)據(jù)集的確定：所述整體數(shù)據(jù)集包括所述人物社交網(wǎng)絡(luò)信息和訓(xùn)練集，所述訓(xùn)練集包括：基于BCC、CNN、維基詞條文章，對(duì)所述人物社交網(wǎng)絡(luò)信息的關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索獲得的不同類別的文本數(shù)據(jù)；

步驟302：抽樣形成數(shù)據(jù)集：利用bootstrap方法從所述訓(xùn)練集中采取有放回抽樣得到N個(gè)數(shù)據(jù)集；

步驟303：分類器的確定和導(dǎo)出：計(jì)算每個(gè)所述數(shù)據(jù)集的TF-IDF特征矩陣，在每個(gè)所述訓(xùn)練集上根據(jù)特征矩陣訓(xùn)練得到一個(gè)分類器；將得到的N個(gè)所述分類器作為結(jié)果分類器導(dǎo)出形成pickle文件；

步驟304：分類器打分并確定職業(yè)領(lǐng)域分類標(biāo)簽：讀入所述人物社交網(wǎng)絡(luò)信息并計(jì)算所述人物社交網(wǎng)絡(luò)信息的TF-IDF特征矩陣；將所述人物社交網(wǎng)絡(luò)信息的TF-IDF特征矩陣導(dǎo)入所述結(jié)果分類器計(jì)算出所述職業(yè)領(lǐng)域包括的各分類的得分；將得分最高的分類作為職業(yè)領(lǐng)域標(biāo)簽。