[发明专利]一种利用排序度量的双层注意力网络进行用户关系预测的方法

摘要

本发明公开了一种利用排序度量的双层注意力网络进行用户关系预测的方法。主要包括如下步骤：1)针对于一组用户数据集，构建用户之间相互关系的网络。并且针对于形成的用户社交网络，利用多步骤推理更新后的排序度量的双层注意力网络形成社交网路节点路径集的映射表达。2)对于得到的用户社交网络节点路径集的映射表达，产生对于用户关系的推荐。相比于一般的用户关系推荐解决方案，本发明利用了双层注意力网络并结合多步推理来获取节点集的映射，能够更好地体现用户节点之间存在联系的可能性。本发明在用户关系预测问题中所取得的效果相比于传统的方法更好。

主权项

1.一种利用排序度量的双层注意力网络进行用户关系预测的方法，其特征在于包括如下步骤：1)针对于一组用户，构建用户之间相互关系的用户社交网络；2.1)对于步骤1)形成的用户社交网络，利用排序度量的双层注意力网络获取已构建的用户社交网络中所有节点对之间的有识别力的点及关键路径的表达；2.2)利用步骤2.1)所获取的用户社交网络中所有节点对之间的有识别力的点及关键路径的表达，利用多步骤推理的方法来获取最终的节点对之间的路径集映射表达；2.3)利用步骤2.2)找出的节点对之间的路径集表达，通过训练学习出节点对之间路径集的映射表达；3)利用步骤2)学习得到的节点对之间的路径集映射表达获取最有可能有联系存在的节点对并返回。