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一种基于弱可信数据的跨社群潜在人物关系分析方法

摘要

本发明提出一种基于弱可信数据的跨社群潜在人物关系分析方法,该方法不依赖人物属性标签无监督实体识别方法抽取出实体,使用层次结构来测量不同属性社群下用户节点的相似度,构建多层图来编码结构相似性,为节点生成由多重身份特征的用户根据不同特征聚类形成的结构性网络关系图,从而发现网络上无关联而现实中可能相似的潜在人物关系。此外,该方法基于用户相关系数算法,在发现无直接边相连的两个用户节点潜在关系具有明显的优势,准确率高。

著录项

  • 公开/公告号CN109492027B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN201811310355.5

  • 发明设计人 孙国梓;吕建伟;李华康;

    申请日2018-11-05

  • 分类号G06F16/2458(20190101);G06F16/901(20190101);G06Q50/00(20120101);

  • 代理机构32249 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人刘珊珊

  • 地址 210003 江苏省南京市新模范马路66号

  • 入库时间 2022-08-23 13:05:18

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