[发明专利]一种智能人脉关系分析建模方法、终端设备及存储介质有效
申请号: | 201811491970.0 | 申请日: | 2018-12-07 |
公开(公告)号: | CN109614587B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 徐浩然;齐战胜;周海涛 | 申请(专利权)人: | 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 |
主分类号: | G06F17/18 | 分类号: | G06F17/18;G06Q50/00 |
代理公司: | 厦门市精诚新创知识产权代理有限公司 35218 | 代理人: | 戚东升 |
地址: | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智能 人脉 关系 分析 建模 方法 终端设备 存储 介质 | ||
1.一种智能人脉关系分析建模方法,其特征在于,包括以下步骤:
S100:设定人脉分析模型为:
其中,s为直接关系权重;x为直接关系系数,设定当有直接关系时,x=1,当没有直接关系时,x=0;n为维度数,i为自然数,且1≤i≤n;p为空间关系系数;ai为空间维度权重;q为时间关系系数;bi为时间维度权重,ci为维度权重;
其中,维度的设立方法为:根据用户行为所体现的用户之间联系强弱的程度,将用户之间的关系划分n个维度;所述维度权重根据用户行为所体现的用户之间联系强弱的程度来设定,当该用户行为所体现的用户之间联系强弱的程度较高时,设定其维度权重ci的值越大,当该用户行为所体现的用户之间联系强弱的程度较低时,设定其维度权重ci的值越小;
S200:通过机器学习建模,确定模型中的直接关系权重s、维度权重ci、空间维度权重ai和时间维度权重bi,进而确定最终的人脉分析模型。
2.根据权利要求1所述的智能人脉关系分析建模方法,其特征在于:所述直接关系为好友或关注关系。
3.根据权利要求1所述的智能人脉关系分析建模方法,其特征在于:所述时间关系系数为交互次数。
4.根据权利要求1所述的智能人脉关系分析建模方法,其特征在于:所述空间关系系数根据国、省、市、区四个区域设定。
5.根据权利要求1所述的智能人脉关系分析建模方法,其特征在于:步骤S200包括:
S201:采集数据样本建立训练数据集;
S202:通过机器学习算法交叉验证,确定模型的最佳超参数。
6.一种智能人脉关系分析终端设备,其特征在于:包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5中任一所述方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述方法的步骤。
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