发明专利 已授权

基于图卷积神经网络的电商网络平台用户社区发现方法

📄 申请号:CN202010894175.7 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2020-08-31
公开号
CN112131486B
公开日
2022-01-11
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

电商用户分析, 用户社区发现, 社交网络分析, 精准营销, 用户行为分析

摘要

一种基于图卷积神经网络和相似性的电商网络平台用户社区发现方法,根据电商网络的用户数据,建立电商平台用户网络,基于节点相似度指标计算网络中节点的相似度;根据节点相似度矩阵构建偏好网络;通过偏好网络的连通性划分初始社团,根据社团规模系数和社团稀疏性系数区分强社团;选择强社团中最大度节点作为社团的领导节点并给领导节点标记社团标签;结合图卷积神经网络在不规则图数据处理上的优势,使用图卷积神经网络模型训练电商网络预测节点的社团标签,形成最终的电商网络用户社团结构。本发明专利结合节点相似性和图卷积神经网络,提高了社团发现的速度和质量。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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