[發(fā)明專利]基于啟發(fā)式算法的動(dòng)態(tài)社交用戶對齊方法及系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010620580.X | 申請日: | 2020-07-01 |
| 公開(公告)號: | CN111814066B | 公開(公告)日: | 2022-06-03 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 劉立;何佳薇;顏?zhàn)雍?/a>;肖敏 | 申請(專利權(quán))人: | 重慶郵電大學(xué) |
| 主分類號: | G06F16/9536 | 分類號: | G06F16/9536;G06Q50/00 |
| 代理公司: | 重慶輝騰律師事務(wù)所 50215 | 代理人: | 王海軍 |
| 地址: | 400065 重*** | 國省代碼: | 重慶;50 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 啟發(fā)式 算法 動(dòng)態(tài) 社交 用戶 對齊 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種基于啟發(fā)式算法的動(dòng)態(tài)社交用戶對齊方法,其特征在于,所述方法包括:
從多個(gè)不同的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中獲取每個(gè)用戶的社交關(guān)系和平臺(tái)間的錨用戶即共同用戶,并將存在社交關(guān)系的兩用戶作為鄰居用戶;
根據(jù)初始社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)用戶的社交關(guān)系提取結(jié)構(gòu)信息構(gòu)建出用戶關(guān)系概率模型,通過最小化經(jīng)驗(yàn)概率和概率模型之間的相對熵建立出初始網(wǎng)絡(luò)表示模型,得到每個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)表示,并進(jìn)行用戶全局對齊;
在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中增加新用戶,使用注意力機(jī)制獲取新用戶與其鄰居用戶在每個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中的第一權(quán)重;
使用跨社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的共同用戶作為監(jiān)督信息,利用啟發(fā)式算法計(jì)算出該新用戶與其鄰居用戶在不同社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中的第二權(quán)重;
采用加和的方式融合第一權(quán)重和第二權(quán)重,并獲得新用戶以及其鄰居用戶的啟發(fā)式權(quán)重;
對該新用戶的所有鄰居用戶的啟發(fā)式權(quán)重進(jìn)行排序,確定出啟發(fā)式權(quán)重值最高的前K個(gè)鄰居用戶和該新用戶共同作為待更新的局部網(wǎng)絡(luò);
利用監(jiān)督學(xué)習(xí)到的啟發(fā)式權(quán)重對初始網(wǎng)絡(luò)表示模型進(jìn)行更新;在保持二階相似度的目標(biāo)下,根據(jù)更新后的初始網(wǎng)絡(luò)表示模型對待更新的局部網(wǎng)絡(luò)中的所有用戶進(jìn)行用戶對齊。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于啟發(fā)式算法的動(dòng)態(tài)社交用戶對齊方法,其特征在于,用戶關(guān)系概率模型的構(gòu)建公式如下:
其中,p1(vj|vi)表示用戶vi關(guān)注用戶vj的概率;p2(vi|vj)表示用戶vj被用戶vi關(guān)注的概率;表示用戶vi本身的向量,表示該用戶vi作為輸入上下文時(shí)的向量,表示該用戶vi作為輸出上下文時(shí)的向量,V表示社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)用戶集合,i,j,k∈|V|。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于啟發(fā)式算法的動(dòng)態(tài)社交用戶對齊方法,其特征在于,根據(jù)初始網(wǎng)絡(luò)表示模型中的兩個(gè)初始目標(biāo)函數(shù),同時(shí)最小化這兩個(gè)初始目標(biāo)函數(shù),從而求解出每個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)表示,按照每個(gè)用戶的網(wǎng)絡(luò)表示對用戶進(jìn)行全局對齊;其中兩個(gè)初始目標(biāo)函數(shù)的表示公式如下:
其中,O1表示社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)內(nèi)部的用戶相似度的初始目標(biāo)函數(shù);O2社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)間的用戶相似度的初始目標(biāo)函數(shù);EX社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)X中的所有用戶邊;EY表示社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)Y中的所有用戶邊;表示在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)X中用戶vi和用戶vj所構(gòu)成的邊權(quán)重;表示在社交網(wǎng)平臺(tái)Y中用戶vi和用戶vj所構(gòu)成的邊權(quán)重;表示在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)X的用戶vi關(guān)注在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)Y的用戶vk的概率;表示在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)Y的用戶vk被在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)X的用戶vi關(guān)注的概率。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于啟發(fā)式算法的動(dòng)態(tài)社交用戶對齊方法,其特征在于,所述第一權(quán)重的計(jì)算公式表示為:
其中,表示新用戶v*與其鄰居用戶vi的第一權(quán)重;softmax表示歸一化指數(shù)函數(shù);v*∈Rd表示新用戶的嵌入向量,d為嵌入向量的維度;vi,vj∈N(v*)表示v*的鄰居節(jié)點(diǎn)向量,N(v*)表示新用戶v*的鄰居用戶。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于重慶郵電大學(xué),未經(jīng)重慶郵電大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
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