基于上下文感知张量分解的社交网络用户行为预测方法

摘要

本发明提供一种基于上下文感知张量分解的社交网络用户行为预测方法及系统，该方法的步骤包括：获取用户的社交网络数据，经预处理得到完整的社交数据；基于社交数据，构建目标张量、辅助张量、用户相似性矩阵、消息主题相似矩阵及用户影响力矩阵；根据上述目标张量、辅助张量、用户相似性矩阵、消息主题相似矩阵及用户影响力矩阵，构建张量分解模型，协同分解目标张量和辅助张量，计算分解损失函数值，获得最优的转发消息用户、被转发消息以及发布消息用户的潜在特征矩阵和核心张量；根据上述的潜在特征矩阵和核心张量，补全辅助张量，对用户转发行为进行预测。