[发明专利]一种基于图神经网络的社群价值预测方法及系统有效

专利信息
申请号: 202010220441.8 申请日: 2020-03-25
公开(公告)号: CN111582538B 公开(公告)日: 2023-07-04
发明(设计)人: 李勇;金德鹏;张国祯;徐丰力;郁佳杰;徐裕键;张良伦 申请(专利权)人: 清华大学;杭州贝购科技有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/00;G06N3/042;G06N3/08
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 陈新生
地址: 100084 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明实施例提供一种基于图神经网络的社群价值预测方法及系统,该方法包括:获取用户特征信息和用户交互信息;基于用户特征信息和用户交互信息将所有用户划分为不同的社群;将每个社群所包含的原始特征信息输入至预先训练好的社群价值预测模型,获取每个社群相对应的社群价值预测值;其中,每个社群所包含的原始特征信息包括组成所述社群的所有用户的用户特征信息和用户交互信息。本发明实施例,通过综合用户固有的特征信息和用户之间交互信息,构建包含多个层次结构特征的社群,并获取每个社群的原始特征信息生成表示向量后,基于多层次的神经网络模型分析,获取到社群价值预测值,有效的提高了预测的精度,减少了人力物力的消耗。
搜索关键词: 一种 基于 神经网络 社群 价值 预测 方法 系统
【主权项】:
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