发明专利已授权

一种基于A-TrAdaboost算法的多源社区标签发展趋势预测方法

📄 申请号：CN201810453513.6 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2018-05-14

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

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06Q50_00 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法迁移学习社交网络分析

应用场景

社交网络舆情分析, 社区标签预测, 网络趋势预测, 推荐系统, 情报分析

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摘要

一种基于A‑TrAdaboost算法的多源社区标签发展趋势预测方法，包括以下步骤：(1)构建问答社区中的标签网络；(2)计算源领域社区和目标领域社区结构的向量表征(3)计算源领域与目标领域之间的结构相似性；(4)构建基于A‑TrAdaboost算法的多源社区标签流行性预测模型。本发明利用网络图表征的方法，得到各个网络的向量表征，进而计算网络之间的相似性，作为不同问答社区之间的领域距离，并将网络结构之间的相似性作为多源迁移学习算法TrAdaboost的初始权重，在进行跨社区预测新标签流行性问题时，能够较好的避免多源迁移中的负迁移问题，提高模型的训练时间和精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20211123

✅ 授权

20181130

?? 实质审查的生效：

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当前第 / 件

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