[發(fā)明專利]一種基于主題意見分析和意見領(lǐng)袖的網(wǎng)絡(luò)用戶影響關(guān)系的挖掘方法

有效

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• 申請日: 2019-12-26
• 公開（公告）號: CN111159402B
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 鄒新宇;吳曉曉;王暉
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳大學(xué)
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F40/30;G06Q50/00
• 代理公司: 廣州粵高專利商標(biāo)代理有限公司 44102
• 代理人: 林麗明

本發(fā)明公開一種基于主題意見分析和意見領(lǐng)袖的挖掘社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響關(guān)系方法，包括：采集用戶行為產(chǎn)生的文本內(nèi)容建立用戶群行為文本；對用戶群行為文本進(jìn)行主題意見分析得到恒穩(wěn)態(tài)的意見分布：定義用戶間影響關(guān)系的矩陣權(quán)重，建立用戶對主題意見由初始態(tài)轉(zhuǎn)為恒穩(wěn)態(tài)的轉(zhuǎn)移模型；將由初始態(tài)轉(zhuǎn)為恒穩(wěn)態(tài)時意見不改變的用戶為意見領(lǐng)袖，由初始態(tài)轉(zhuǎn)為恒穩(wěn)態(tài)時意見會改變的用戶為普通用戶，求解轉(zhuǎn)移模型中的普通用戶受意見領(lǐng)袖的影響關(guān)系和普通用戶之間的影響關(guān)系；將普通用戶受意見領(lǐng)袖的影響關(guān)系和普通用戶之間的影響關(guān)系拼接得到用戶群用戶間影響關(guān)系。本發(fā)明更加精準(zhǔn)地挖掘出了社交網(wǎng)絡(luò)用戶之間的影響關(guān)系。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，特別涉及一種基于主題意見分析和意見領(lǐng)袖的網(wǎng)絡(luò)用戶影響關(guān)系的挖掘方法。

背景技術(shù)

當(dāng)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶交互取代web成為默認(rèn)的社交網(wǎng)絡(luò)運(yùn)作模式后，用戶之間的影響關(guān)系問題變得尤為突出。盡管在線社交網(wǎng)絡(luò)和社交媒體可以讓用戶很直觀地看到用戶之間的關(guān)注關(guān)系。然而每個用戶只可能知道其鄰居用戶的一小部分好友，無法輕易掌握整個網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系，并且無法直觀的獲得關(guān)注程度的強(qiáng)弱。相關(guān)工作人員必須有方法來推斷所有用戶之間影響關(guān)系，從而進(jìn)行精準(zhǔn)的好友推薦服務(wù)或者其它個性化服務(wù)。這一問題已成為社交網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域研究的熱點，越來越多的用戶關(guān)系研究旨在增強(qiáng)在線社區(qū)用戶忠誠度以及活躍度，提升社區(qū)的信息服務(wù)準(zhǔn)確性和效率

縱觀社交網(wǎng)絡(luò)用戶關(guān)系的創(chuàng)建因素大體分為兩種：顯示和隱式。在包含顯示連接的社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶之間的所有聯(lián)系都是用戶有意行為的直接結(jié)果，如直接互動，關(guān)注。每個用戶都在通過明確定義與他人的聯(lián)系來建立自己的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)；在包含隱式連接的社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶之間的聯(lián)系是基于對用戶資料、行為信息等的“第三方”推理，從而導(dǎo)致?lián)碛邢嗨齐[藏信息的用戶之間自動或半自動連接。

關(guān)于從數(shù)據(jù)中挖掘社會影響的現(xiàn)有技術(shù)，有很大一部分是關(guān)于在給定的社會圖中搜索特征的。例如，在先驗知識下的社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的影響矩陣，而本專利給出的技術(shù)方案與這類研究不同，僅在在只使用社交網(wǎng)絡(luò)用戶群體用戶行為所產(chǎn)生文本的情況下，評估出了社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖和影響關(guān)系矩陣。有研究人員在其具體的方法論假定了用戶的置信度轉(zhuǎn)移過程是能被直接觀測的。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的是提出一種基于主題意見分析和意見領(lǐng)袖的網(wǎng)絡(luò)用戶影響關(guān)系的挖掘方法，旨在克服以上問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出的一種基于主題意見分析和意見領(lǐng)袖的網(wǎng)絡(luò)用戶影響關(guān)系的挖掘方法，包括如下步驟：

S10采集用戶行為產(chǎn)生的文本內(nèi)容建立用戶群行為文本；

S20對用戶群行為文本進(jìn)行主題意見分析得到t時刻用戶群對K個主題恒穩(wěn)態(tài)的意見分布X^t：

S30定義用戶間影響關(guān)系的矩陣權(quán)重W，為所有用戶在t時刻對主題k的意見分布，為所有用戶在t+1時刻對主題k的意見分布，建立用戶對主題意見由初始態(tài)轉(zhuǎn)為恒穩(wěn)態(tài)的轉(zhuǎn)移模型：X^t+1＝W·X^t??(1)；

S40將由初始態(tài)轉(zhuǎn)為恒穩(wěn)態(tài)時意見不改變的用戶為意見領(lǐng)袖，由初始態(tài)轉(zhuǎn)為恒穩(wěn)態(tài)時意見會改變的用戶為普通用戶，求解轉(zhuǎn)移模型中的普通用戶受意見領(lǐng)袖的影響關(guān)系B和普通用戶之間的影響關(guān)系D；

S50將普通用戶受意見領(lǐng)袖的影響關(guān)系B和普通用戶之間的影響關(guān)系D拼接得到用戶群用戶間影響關(guān)系W。

優(yōu)選地，所述S40具體為：

視由初始態(tài)轉(zhuǎn)為恒穩(wěn)態(tài)時意見不會改變的用戶為意見領(lǐng)袖，由初始態(tài)轉(zhuǎn)為恒穩(wěn)態(tài)時意見會改變的用戶為普通用戶，從穩(wěn)態(tài)意見分布劃分為穩(wěn)態(tài)時意見領(lǐng)袖的意見分布和普通用戶的意見分布

矩陣X^t表示用戶群所有用戶在t時刻對于網(wǎng)絡(luò)中所有K個主題的意見分布；