[发明专利]基于时序文本网络的社区检测与用户关系预测方法有效
| 申请号： | 201710624691.6 | 申请日： | 2017-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN107480213B | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 贾雨葶;黄颖;吴昊;李杰锋;王睿杰;苏靖超;刘萌欣;洪逸宁;王嘉璐;傅洛伊;王新兵 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/35;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 郭国中 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时序文本网络的社区检测与用户关系预测方法，包括：基于原始数据构建时序文本网络；针对时序文本网络，构建基于关系图模型的生成模型；利用梯度下降法构建生成模型的推断过程；根据模型的推断过程，对时序文本网络进行训练，提取出社区信息以及社区间的关系；根据提取出的社区信息，进行网络节点间的连接预测。本发明构建了全新的社区检测方法，并提出了社区相关度的概念，大幅提升了社区检测的准确性和解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时序 文本 网络 社区 检测 用户 关系 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于时序文本网络的社区检测与用户关系预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：基于原始数据构建时序文本网络；步骤S2：针对时序文本网络，构建基于关系图模型的生成模型；步骤S3：利用梯度下降法构建生成模型的推断过程；步骤S4：根据模型的推断过程，对时序文本网络进行训练，提取出社区信息以及社区间的关系，其中社区指表现出较高相关性的点的集合，社区间的关系指的是社区之间的相似度；步骤S5：根据提取出的社区信息，进行网络节点间的连接预测。
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