[發明專利]人員關系分析方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202010430279.2
• 申請日: 2020-05-20
• 公開（公告）號: CN111611531A
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發明（設計）人: 陸韻;李冰;沈俊青;孫云;江易;舒塘皓;鄭申俊
• 申請（專利權）人: 杭州中奧科技有限公司
• 主分類號: G06F17/15
• 分類號: G06F17/15;G06K9/62;G06Q50/00;G06Q50/26
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 董艷芳

1.一種人員關系分析方法，其特征在于，包括：

獲取人與人之間的行為信息，并根據所述行為信息計算得到邊權重；

由所述邊權重決定在上一節點確定的情況下，不同路徑的選擇概率，隨機采樣得到一條節點序列，針對節點序列，使用對數似然函數，最大化節點序列出現的概率，從而獲得最優的嵌入向量；

基于密度聚類算法對向量模型進行聚類處理，得到所述向量模型中相同簇的嵌入向量；

基于所述嵌入向量建立所述相同簇的包圍圓，并計算所述包圍圓的半徑值；

根據所述半徑值和邊權重計算得到人員親密度值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述行為信息計算得到邊權重的步驟，包括：

根據以下算式計算所述邊權重：

其中，為兩個人員之間的行為頻次，k^r為行為權重，r為行為種類。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述由所述邊權重決定在上一節點確定的情況下，不同路徑的選擇概率，隨機采樣得到一條節點序列，針對節點序列，使用對數似然函數，最大化節點序列出現的概率，從而獲得最優的嵌入向量的步驟，包括：

根據所述邊權重建立人員關系圖，將所述人員關系圖定義為G(V，E)，其中，V為節點集合，節點v_i∈V在所述人員關系圖中代表第i個人員，E為邊集合，e(v_i,v_j)∈E在所述人員關系圖中表示節點v_i和v_j之間的邊，其實際意義為第i人和第j之間的關系；

根據所述節點集合中的一個節點s₁為起點，基于上述邊權重計算采用概率，進行隨機游走，生成一條節點序列，記為S＝{s₁,s₂，...,s_n},s_i∈V，采用概率公式為：

其中，s_t和s_t-1分別代表當前時刻和上一時刻的節點，其物理意義為上一時刻節點為v的情況下，當前節點選擇u的概率；

對序列S以2w+1為窗口長度進行遍歷，每次迭代過程中得到一個以節點s_i為中心的窗口W(i)，其中中心節點s_i∈S，窗口W(i)＝S[i-w:i+w]；

基于所述窗口W(i)建立概率公式，其中，所述概率公式的計算算式為：

其中，s_i是窗口中心節點，s_k是窗口W(i)內除s_i外的任意節點，P(s_k|s_i)為一個softmax函數，代表s_i和s_k同時出現在一個窗口內的概率，具體計算式為：

其中，v_j表示V中的任一節點，f(s_i)表示輸入節點s_i的嵌入向量。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述由所述邊權重決定在上一節點確定的情況下，不同路徑的選擇概率，隨機采樣得到一條節點序列，針對節點序列，使用對數似然函數，最大化節點序列出現的概率，從而獲得最優的嵌入向量的步驟，還包括：

對所述概率公式使用對數似然函數作為目標函數，并進行求和得到序列中所有窗口的總目標函數值，以最大化節點序列出現的概率，所述總目標函數值的計算算式為：

其中，P(W(i)丨s_i)為單個窗口內部的概率函數，S為窗口節點序列；

將所述總目標函數值的映射節點轉化為映射向量；

對所述映射向量進行學習得到所述向量模型。