发明专利 已授权

一种基于社交网络海量情景数据的用户关系发现方法

📄 申请号:CN201910077708.X 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2019-01-28
申请人
重庆邮电大学
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

社交网络分析, 用户画像, 精准营销, 个性化推荐, 舆情分析

摘要

本发明属于用户关系挖掘领域,尤其涉及一种基于社交网络海量情景数据的用户关系发现方法,包括获取网络中用户产生的情景数据信息以及用户所在网络的边关系类型,提取图像中的文本信息,对文本类型数据集进行预处理;利用实体链接工具获取预处理后的情景数据集中文本的实体向量,作为先验知识加入到对应文本中;构建卷积神经网络提取文本数据集中的有效特征等综合考虑来对节点进行量化;根据节点的向量化结果求出每两个节点的余弦距离并以此来作为用户间的关系强弱值;本发明增加原有数据的语义信息,提高机器对文本的可读性和理解性,减少深度学习对数据标签的依赖性,还能减弱很多分类问题中出现的边缘问题,降低过拟合的风险,优化模型性能。
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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