基于层次化主题偏好语义矩阵的关注关系识别及标注方法
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摘要

本发明属于社交网络可解释性链路预测方法技术领域,公开了基于层次化主题偏好语义矩阵的关注关系识别及标注方法,首先针对社交用户关注关系网络图以及用户文本内容数据,构建学习层次化主题偏好语义矩阵,并通过层次化主题和偏好语义矩阵标注网络节点关注关系,通过用户文本内容解释偏好语义矩阵;接着通过层次化主题偏好语义矩阵计算新用户与其他用户之间的关注关系相关性,将相关性高的用户识别为具有关注关系,通过层次化主题和偏好语义矩阵标记关注关系,依据用户文本内容解释偏好语义矩阵。本发明从层次化主题方面预测了用户关注关系,提高了社交网络用户关注关系识别的准确率,尤其是在网络诈骗团伙异地社交关注关系识别方面提供极大支持。

基本信息
专利标题 :
基于层次化主题偏好语义矩阵的关注关系识别及标注方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN111723301A
申请号 :
CN202010483759.5
公开(公告)日 :
2020-09-29
申请日 :
2020-06-01
授权号 :
CN111723301B
授权日 :
2022-05-27
发明人 :
郑建兴李沁文李德玉梁吉业
申请人 :
山西大学
申请人地址 :
山西省太原市坞城路92号
代理机构 :
太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
程园园
优先权 :
CN202010483759.5
主分类号 :
G06F16/9536
IPC分类号 :
G06F16/9536  G06F40/289  G06F40/30  G06F16/33  G06Q50/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9536
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法律状态
2022-05-27 :
授权
2020-10-27 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9536
申请日 : 20200601
2020-09-29 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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