[发明专利]基于注意力图神经网络的隐藏社群属性获取方法与系统在审
| 申请号： | 202111047006.0 | 申请日： | 2021-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN113807978A | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 张毅;曹万华;刘俊涛;饶子昀;王元斌;王军伟;周莹;王振杰 | 申请（专利权）人： | 中国船舶重工集团公司第七0九研究所 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00;G06F16/2458;G06F16/35;G06F16/9536;G06F40/237;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市六加知识产权代理有限公司 44372 | 代理人： | 向彬 |
| 地址： | 430000 湖北省*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力图神经网络的隐藏社群属性获取方法：将用户社交媒体数据词汇库中的所有词汇通过词向量模型Word2vec网络学习得到所有词的嵌入表征向量；通过对用户社交媒体数据词汇的嵌入表征向量归一化加权，基于前向全连接网络的目标嵌入层得到目标用户的嵌入表征；基于用户社交网络和社交活动信息生成目标用户的邻居用户的嵌入表征，根据邻居用户的嵌入表征计算权重社交矩阵；根据权重社交矩阵训练社交热度加权的注意力图神经网络，并利用注意力图神经网络和目标用户的嵌入表征生成目标用户的隐藏社群属性分类结果。本发明还提供了相应的基于注意力图神经网络的隐藏社群属性获取系统。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意 力图 神经网络 隐藏 社群 属性 获取 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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