一种社交网络信息传播范围预测方法及系统
授权
摘要
本发明实施例提供一种社交网络信息传播范围预测方法及系统，该方法包括：社交网络中用户与周围邻居的交互作为目标问题，构建决策网络模型；基于多智能体强化学习训练好的决策网络模型，预测社交网络中的信息传播范围。本发明实施例提供的社交网络信息传播范围预测方法及系统，通过多智能体强化学习引入了未来的回报对用户的影响，更加贴近实际，同时使用深度神经网络表示用户的策略，通过调整神经网络的参数提高了泛化性。
基本信息
专利标题 ：
一种社交网络信息传播范围预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111967645A
申请号 ：
CN202010682101.7
公开（公告）日 ：
2020-11-20
申请日 ：
2020-07-15
授权号 ：
CN111967645B
授权日 ：
2022-04-29
发明人 ：
赵虹李浩李悦江
申请人 ：
清华大学
申请人地址 ：
北京市海淀区双清路30号清华大学
代理机构 ：
北京路浩知识产权代理有限公司
代理人 ：
李文清
优先权 ：
CN202010682101.7
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06F30/27 G06Q50/00 G06F111/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-04-29 ：
授权
2020-12-08 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20200715
申请日 : 20200715
2020-11-20 ：
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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