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基于层次化主题偏好语义矩阵的关注关系识别及标注方法

摘要

本发明属于社交网络可解释性链路预测方法技术领域,公开了基于层次化主题偏好语义矩阵的关注关系识别及标注方法,首先针对社交用户关注关系网络图以及用户文本内容数据,构建学习层次化主题偏好语义矩阵,并通过层次化主题和偏好语义矩阵标注网络节点关注关系,通过用户文本内容解释偏好语义矩阵;接着通过层次化主题偏好语义矩阵计算新用户与其他用户之间的关注关系相关性,将相关性高的用户识别为具有关注关系,通过层次化主题和偏好语义矩阵标记关注关系,依据用户文本内容解释偏好语义矩阵。本发明从层次化主题方面预测了用户关注关系,提高了社交网络用户关注关系识别的准确率,尤其是在网络诈骗团伙异地社交关注关系识别方面提供极大支持。

著录项

  • 公开/公告号CN111723301A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 山西大学;

    申请/专利号CN202010483759.5

  • 发明设计人 郑建兴;李沁文;李德玉;梁吉业;

    申请日2020-06-01

  • 分类号G06F16/9536(20190101);G06F40/289(20200101);G06F40/30(20200101);G06F16/33(20190101);G06Q50/00(20120101);

  • 代理机构14115 太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人程园园

  • 地址 030006 山西省太原市坞城路92号

  • 入库时间 2023-06-19 08:25:29

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-27

    授权

    发明专利权授予

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