[发明专利]一种基于用户个性化特征的社交网络用户行为预测方法在审

专利信息
申请号: 201911283164.9 申请日: 2019-12-13
公开(公告)号: CN111159569A 公开(公告)日: 2020-05-15
发明(设计)人: 刘晓明;李敏杰;沈超;周亚东;管晓宏 申请(专利权)人: 西安交通大学
主分类号: G06F16/9536 分类号: G06F16/9536;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 张海平
地址: 710049 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种基于用户个性化特征的社交网络用户行为预测方法,首先基于若干社交网络用户的多维行为属性数据,构建不同类别的用户标记向量;对社交网络用户进行分类,划分为不同归属类别的用户,并对其行为进行行为特征向量转化,得到向量化后的用户行为;将向量化用户行为按时序排列,采用长短时记忆神经网络进行预测,所需预测结果;本发明对社交网络用户进行分类定义,对社交网络用户的类别及行为属性进行区分;对每一归属类别的用户行为的时序数据进行排序,通过对该类别用户行为数据的学习迭代来进行用户行为预测,降低了对预测过程中参数化的假设;充分考虑了社交网络用户在时序行为上的动态过程,提高了预测结果的真实性。
搜索关键词: 一种 基于 用户 个性化 特征 社交 网络 行为 预测 方法
【主权项】:
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