[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

专利信息
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: 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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