一种社交网络中用户生成内容的流行度预测方法、装置

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摘要

本发明提供了一种社交网络中用户生成内容的流行度预测方法、装置以及计算机存储介质，为社交网络相关分析处理提供决策支持，包括步骤：采集数据，获取用户生成内容文本数据、用户生成内容被用户转发的级联路径；通过主体模型获得主题路径并进行向量表示；构建用户关注关系网络，使用deepwalk算法获得用户关注关系网络中的节点特征，得到用户初始的特征表示；通过循环神经网络对用户生成内容文本的主题路径进行编码，获得用户生成内容文本的主题嵌入表示；构建并训练流行度预测模型，输入用户生成内容文本的主题嵌入表示和用户初始的特征表示以及用户初始的激活概率，输出流行度预测结果。

基本信息

专利标题：

一种社交网络中用户生成内容的流行度预测方法、装置

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113139134A

申请号：

CN202110451329.X

公开（公告）日：

2021-07-20

申请日：

2021-04-26

授权号：

CN113139134B

授权日：

2022-04-19

发明人：

刘宇嘉周斌贾焰高立群曾康汪海洋宋鑫庄洪武王宸铭席闻陈晨光蒋沂桔廖钰盈尚颖丹李爱平江荣涂宏魁王晔喻承

申请人：

中国人民解放军国防科技大学

申请人地址：

湖南省长沙市开福区德雅路109号

代理机构：

苏州国诚专利代理有限公司

代理人：

陈松

优先权：

CN202110451329.X

主分类号：

G06F16/9536

IPC分类号：

G06F16/9536 G06F40/289 G06F40/30 G06N3/04