[发明专利]一种用于社交网络用户行为序列间的可迁移性度量方法在审
| 申请号： | 202211683065.1 | 申请日： | 2022-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN116226514A | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 郭斌;李诺;刘琰;丁亚三;徐恩;於志文 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9537;G06F18/23213;G06F17/16;G06F17/18;G06F40/30;G06N20/00;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 71007*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于社交网络用户行为序列间的可迁移性度量方法，所述方法采用TEMCS模型来学习行为序列间的可迁移性大小，得到用户行为序列间可迁移性的度量；所述TEMCS模型包括多概念语义压缩模型和归一化转移熵模型；所述多概念语义压缩模型用于最大化序列的语义信息；所述归一化转移熵模型是建模序列间动态的信息转移。本发明提出的一种用于社交网络用户行为序列间的可迁移性度量方法，计算简单，且不需要模型训练的一种序列间可迁移性度量方式，本发明的方法用于选择合适的源行为来提高目标少样本行为的预测性能，也可以将其作为先验知识用于多行为融合模型中来提高多行为融合模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 社交 网络 用户 行为 序列 迁移性 度量 方法 | ||
【主权项】：
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