[發明專利]社交網絡中一種基于三元組的參與話題預測方法

在審

• 申請號: 201610083980.5
• 申請日: 2016-02-07
• 公開（公告）號: CN105761152A
• 公開（公告）日: 2016-07-13
• 發明（設計）人: 肖云鵬;黃愷;劉宴兵;劉瀚松;楊光;賴佳偉;李露;李松陽
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06Q50/00
• 分類號: G06Q50/00
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 劉小紅

1.一種社交網絡中基于三元組的參與話題預測方法，其特征在于，該方法包括：獲取數據模塊獲取熱點話題下的用戶信息；提取特征模塊將用戶參與話題的行為通過時間分片，找出每個時間段參與話題的用戶組成的信息三元組，為每個用戶提取特征屬性，基于用戶的屬性提取信息三元組的屬性；模型訓練模塊基于信息三元組屬性對信息三元組的閉合行為建模構建三元信息因子圖模型，找出該熱點話題下一階段有哪些信息三元組閉合；結果預測模塊根據預測的信息三元組閉合結果，預測得到參與話題的用戶。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述三元信息因子圖模型包括，根據信息傳播過程及可能的信息傳播過程構建話題參與網絡拓撲結構，將所有可能閉合的開元三元組作為候選三元組，對候選信息三元組的狀態賦值，使用函數f(X,Y,Z,y_i)表示三元組本身的屬性對三元組取值的影響；使用函數g(y_i,y_j)表示兩個相互影響的候選三元組取值的相互影響。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，預測得到參與話題的用戶進一步包括：根據公式：P(xi|yi)=1Z1exp{Σj=1dαjfj(xij,yi)}]]>為信息三元組的屬性x_ij確定一個函數f_j(x_ij,y_i)和一個參數α_j，根據公式：P(Y|G)=1Z2exp{ΣcΣkμkhk(Yc)}]]>為每一對相互關聯的三元組確定函數h_k(Y_c)和權重參數μ_k，其中，P(x_i|y_i)表示信息三元組取y_i的情況下屬性x_i存在的概率，Z₁和Z₂為正則化因子；根據公式O(θ)=Σi=1|E|Σj=1dαjfj(xij,yi)+ΣcΣkμkhk(Yc)-log Z]]>定義一個對數似然目標函數logP_θ(Y|X,G)為O(θ)，其中,Y_c表示一對相互聯系的三元組，Z＝Z₁Z₂為正則化因子；計算參數θ＝({α_j},{μ_k})使得目標函數最大化，預測得到參與話題的用戶，其中，f_j(x_ij,y_i)表示信息三元組本身的屬性對三元組的影響，h_k(Y_c)表示相互關聯的兩個信息三元組之間的第k個屬性的相互影響，μ_k為相互影響的信息三元組的屬性的權值參數。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，信息三元組包括開放和閉合兩種狀態，表示信息在三元組中的傳播過程，每種狀態的信息三元組包括，開放信息三元組表示三元組中只有兩個用戶參與話題的狀態，閉合信息三元組表示三元組的三個用戶都已經參與話題的狀態。