[发明专利]一种基于网络表示学习的社区舆论关键人物发现方法有效
| 申请号： | 202011098675.6 | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112269922B | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 杜亚军;罗家兴;李曦 | 申请（专利权）人： | 西华大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06K9/62;G06N20/00;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 丁存伟 |
| 地址： | 610039 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及舆情控制技术领域，公开了一种基于网络表示学习的社区舆论关键人物发现方法，包括：基于社交媒体数据构建社交网络关系图；将社交网络关系图输入社区结构与结构洞节点发现模型得到社区划分集和结构洞节点；将社交网络关系图、社区划分集输入蕴含社会影响力和社区结构的网络嵌入模型得到社区网络图中节点的社会影响力和节点的网络嵌入表示向量；基于结构洞节点、社会影响力和网络嵌入表示向量进行可视化分析，获取舆论关键人物。本发明利用基于网络表示学习技术将网络社区结构信息融入到舆论关键人物发掘中，提高舆论关键人物发掘的精度和时间效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 表示 学习 社区 舆论 关键人物 发现 方法 | ||
【主权项】：
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