基于时间感知与关键信息抽取的用户转发预测方法和系统

摘要

本发明涉及一种基于时间感知与关键信息抽取的用户转发预测方法和系统。该方法的步骤包括：根据用户与目标推文的原作者的全部历史发布内容的相关性，以及用户与原作者发布内容所关注的主题随时间迁移的特性，得到融合用户及原作者的全局和层级历史内容后的目标推文特征表示；使用Topk‑Mask机制动态地抽取用户的朋友圈信息关键词，使用Tweet‑Mask机制学习用户的每条朋友圈推文的权重，并将两种机制输出的结果合并，得到用户的朋友圈特征表示；根据融合用户及原作者的全局和层级历史内容后的目标推文特征表示，以及用户的朋友圈特征表示，预测用户是否会对目标推文进行转发。本发明能够有效提高用户转发预测的准确率。