一种对在线社交网络用户进行结构化属性推断的方法

摘要

本发明公开了一种对在线社交网络用户进行结构化属性推断的方法，将用户的多个属性编码为结构化的组合属性类别向量，通过在用户节点关系图G中进行权重化的随机游走获取用户节点序列集，然后利用词转向量工具Word2Vec生成每个用户节点的实数值向量表示；构建一个的全连接神经网络模型进行训练。在用户属性推断时，将需要推断属性的用户节点向量表示输入到训练好的神经网络模型中，计算得出每个组合属性类别向量的概率，取概率最大的为该用户的组合属性类别。本发明只需提取部分用户的属性信息以及用户间的好友关系(或关注关系)，无需获取额外的用户行为特征数据；同时，所提出的方法充分利用属性之间内在联系，提高了属性推断的准确度。