[发明专利]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。

主权项

1.一种基于弱可信数据的跨社群潜在人物关系分析方法，其特征在于，包括步骤：(1)获取网页或社交网站上匿名用户的公开数据，并按照数据来源类别存成与来源类别相应格式的文件；(2)对步骤(1)中得到的文件进行数据清洗，再进行属性提取，将提取的属性数据存放在实体属性数据库内；(3)选取实体属性数据库内的某一属性A构建用户社群图，所述用户社群图中两用户之间的边值为两用户间关于属性A的属性关系值；(4)根据步骤(3)生成的用户社群图计算用户间结构身份相似度、社群结构相似度、无直接边相连的任意两个用户节点之间的相关系数；(5)根据预设相似度阈值选择社群结构相似度接近的用户社群，对于任意两个社群结构相似度接近的用户社群G1和G2，选取一对用户节点u和v，u∈G1，v∈G2，u和v直接相连；选取G1中用户u周边与v无直接连接的用户节点，计算这些用户节点与用户节点v之间的相关系数，选取相关系数最高N个用户节点作为用户节点v的潜在关系用户。