[发明专利]在线社交网络的增量式组水平的话题流行度预测方法有效
| 申请号： | 201910396375.7 | 申请日： | 2019-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN110287377B | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 姜文君;王晶晶;李肯立;李克勤 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06F16/901 | 分类号： | G06F16/901;G06F16/906;G06F16/958;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 深圳市中原力和专利商标事务所(普通合伙) 44289 | 代理人： | 胡国良 |
| 地址： | 410001 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种在线社交网络的增量式组水平的话题流行度预测方法。所述预测方法包括如下步骤：收集数据；根据收集到的用户网络结构数据及用户转发行为数据将用户划分不同的用户组，并根据收集到的历史话题传播数据计算话题之间的相似度，为被预测的目标话题选择Top‑K个相似话题；根据所述Top‑K个相似话题、所述用户组及不同时间的流行度值构建组水平的流行度张量；针对所述组水平的流行度张量采用增量式CP分解进行增量式预测；重启CP分解减少累积误差。与相关技术相比，本发明的在线社交网络的增量式组水平的话题流行度预测方法的预测效率和预测精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 在线 社交 网络 增量 水平 话题 流行 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种在线社交网络的增量式组水平的话题流行度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集数据，所述数据包括历史话题传播数据、用户网络结构数据及用户转发行为数据；S2、根据所述用户网络结构数据及所述用户转发行为数据将用户划分不同的用户组，并根据所述历史话题传播数据计算话题之间的相似度，为被预测的目标话题选择Top‑K个相似话题；S3、根据所述Top‑K个相似话题、所述用户组及不同时间的流行度值构建组水平的流行度张量；S4、针对所述组水平的流行度张量采用增量式CP分解进行增量式预测；S5、重启CP分解减少累积误差。
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