[发明专利]基于表示学习和行为特征的通信网用户呼叫对象预测方法

摘要

本发明提供基于表示学习和行为特征的通信网用户呼叫对象预测方法，属于通信网络用户行为分析技术领域，包括：随机生成通信网络中各通信节点的初始向量，构造呼叫顺序网络；根据各用户呼叫历史记录提取三元组集合，构造并训练由LSTM循环神经网络和双线性层堆叠而成的图表示学习模型，获得所有通信节点的更新后通信节点向量；构造并训练由并行的通信时长‑位置加权层和双向‑长期短期记忆神经网络，堆叠前馈神经网络和双线性层而成的呼叫对象预测模型；待预测用户历史呼叫记录基于更新后通信节点向量和训练后呼叫对象预测模型，实现预测。本发明基于用户呼叫历史记录分析，根据通信节点拓扑信息、通信顺序信息和用户长短期行为特征实现预测。