[發明專利]一種社交網絡博主的embedding評估方法及系統

在審

• 申請號: 202010873558.6
• 申請日: 2020-08-26
• 公開（公告）號: CN112115981A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發明（設計）人: 魏沖沖;姜貴彬
• 申請（專利權）人: 微夢創科網絡科技（中國）有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q50/00
• 代理公司: 北京卓嵐智財知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11624
• 代理人: 蔡永波

1.一種社交網絡博主的嵌入表達embedding評估方法，其特征在于，包括：

獲取各待分類博主的特征信息，將每個待分類博主的特征信息進行多種嵌入表達embedding向量訓練，為每個待分類博主生成多種embedding向量，其中，所述社交網絡博主是指通過社交網絡發布信息的用戶，所有待分類博主所具有的embedding向量的種類相同；

針對每種embedding向量，對所有待分類博主的該種embedding向量按照領域進行聚類，將其他博主的embedding向量與每個領域設定的中心博主的embedding向量之間的距離作為按照領域進行聚類的衡量標準，得到多個embedding向量聚類結果、以及每個embedding向量聚類結果所涉及的博主；其中，一個embedding向量聚類結果對應一個領域；

針對每種embedding向量，根據該種embedding向量的多個聚類結果、以及每個embedding向量聚類結果所涉及博主的能力標簽和能力標簽權重形成對該種embedding向量的評估結果，比對所有種類embedding向量的評估結果，判斷每種embedding向量訓練的優劣。

2.根據權利要求1所述的社交網絡博主的嵌入表達embedding評估方法，其特征在于，所述待分類博主的特征信息包括如下種類：用戶與待分類博主之間的交互行為、用戶與待分類博主之間的關注關系網絡、以及用戶與待分類博主的交互行為序列；其中，所述用戶與待分類博主的交互行為序列按用戶與待分類博主交互的時間順序將交互行為拼接形成；

所述將每個待分類博主的特征信息進行多種embedding向量訓練，為每個待分類博主生成多種embedding向量，具體包括：

通過同一設定的訓練方法分別訓練待分類博主的每種特征信息，得到與特征信息種類相匹配的該待分類博主的多種不同embedding向量；或者，

通過多個設定的訓練方法分別訓練待分類博主的特征信息中的同一種類特征信息，得到與訓練方法數量相匹配的該待分類博主的多種不同embedding向量；

其中，所述設定的訓練方法包括：交叉矩陣訓練方法、graph embedding訓練方法和skip-gram訓練方法。

3.根據權利要求2所述的社交網絡博主的嵌入表達embedding評估方法，其特征在于，所述每個領域僅設定一位中心博主，不同領域設定不同的中心博主，所述中心博主從待分類博主中選取；

針對每種embedding向量，對所有待分類博主的該種embedding向量按照領域進行聚類，將其他博主的embedding向量與每個領域設定的中心博主的embedding向量之間的距離作為按照領域進行聚類的衡量標準，得到多個embedding向量聚類結果、以及每個embedding向量聚類結果所涉及的博主，具體包括：

將各中心博主的embedding向量分別作為各領域的embedding向量聚類中心；

針對每個領域，計算其他博主的embedding向量與該領域的embedding向量聚類中心的距離，并根據其他博主的embedding向量與當前的embedding向量聚類中心之間的距離修訂embedding向量聚類中心，直到其他博主的embedding向量與最新修訂的embedding向量聚類中心之間的距離滿足預設距離要求，并將滿足預設距離要求的所有embedding向量與最新修訂的embedding向量聚類中心形成一簇，每形成一簇就形成一個embedding向量聚類結果。