一种基于图机器学习的用户社区发现方法及相关组件

摘要

本发明公开了一种基于图机器学习的用户社区发现方法及相关组件。该方法先获取多个图结构的样本，基于Node2Vec模型对所述样本进行训练，搜索得到所述各节点的有效邻居节点，构成每一节点的有效邻居节点集合，并确定Node2Vec模型的模型参数，从而完成Node2Vec模型的构建；然后再获取待测社区的图结构，将所述待测社区的图结构输入至所述Node2Vec模型，通过所述Node2Vec模型对待测社区的图结构中的节点之间的链接关系进行预测并得到链接关系概率；根据所述链接关系概率是否超过预设的概率阈值，输出各节点的有效邻居节点。该方法实现了对用户社区关系中各节点链接关系进行准确预测的优点。