[發明專利]用戶關系預測模型的建立及用戶動態關系的預測方法

有效

• 申請號: 201610921904.7
• 申請日: 2016-10-21
• 公開（公告）號: CN107977726B
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 盛益強;李南星;劉學
• 申請（專利權）人: 中國科學院聲學研究所;上海尚恩華科網絡科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/00
• 代理公司: 北京方安思達知識產權代理有限公司 11472
• 代理人: 王宇楊;陳琳琳

1.用戶關系預測模型的建立方法，所述方法包括：

步驟S1)從原始社交關系網絡中通過隨機游走抽樣得到兩個用戶關系的子網絡；

步驟S2)分別提取子網絡中每條邊連接的用戶二元組的共同好友數、共同好友集聚系數、好友集聚系數和最短路徑距離四個拓撲特征，形成訓練集；

步驟S3)建立用戶關系預測模型，該模型為前饋神經網絡結構；

步驟S4)基于訓練集和建立的用戶關系預測模型；使用遺傳算法得到最優個體，該個體為訓練好的用戶關系預測模型。

2.根據權利要求1所述的用戶關系預測模型的建立方法，其特征在于，所述步驟S2)的具體實現過程為：

用戶二元組用戶U_i的鄰接節點集合為F_i，用戶U_j的鄰接節點集合為F_j；U_ij的共同好友數(QOCF)、共同好友集聚系數(CCOCF)、好友集聚系數(CCOF)三個特征計算公式如下：

其中，F為節點集合；|F|為集合F的元素個數即節點個數；的取值如下：

如果U_i和U_j存在關注關系；

如果U_i和U_j不存在關注關系；

U_ij的D特征為U_ij的最短路徑距離，如果D(U_ij)＝1，則兩個用戶之間存在關注關系；如果D(U_ij)＞1，則兩個用戶之間不存在關注關系。

3.根據權利要求2所述的用戶關系預測模型的建立方法，其特征在于，所述步驟S3)的具體實現過程為：

所述用戶關系預測模型采用3層結構的前饋神經網絡結構：輸入層、隱藏層及輸出層；輸入層由4個輸入構成，為用戶二元組特征向量的4個分量；隱藏層的神經元個數為10；輸出層的輸出值若則認為對應的用戶二元組U_ij不存在關注關系，若則認為U_ij存在關注關系。