[發(fā)明專利]社交信息服務(wù)中用戶屬性推演方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011501115.0
• 申請日: 2020-12-18
• 公開（公告）號: CN112488867B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 毛劍;楊依桐;林其簫;劉建偉
• 申請（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué)
• 主分類號: G06Q50/00
• 分類號: G06Q50/00;G06F18/2411;G06N7/00;G06N20/10
• 代理公司: 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張文姣

1.一種社交信息服務(wù)中用戶屬性推演方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，根據(jù)用戶屬性值挖掘多種屬性之間的關(guān)聯(lián)性并使用Kulc系數(shù)度量關(guān)聯(lián)性，得到多種屬性之間關(guān)聯(lián)性的值；

S2，根據(jù)多種屬性之間關(guān)聯(lián)性和用戶節(jié)點的第一特征向量，對用戶的第一特征向量進(jìn)行特征變換，得到用戶節(jié)點的第二特征向量；

S3，根據(jù)用戶節(jié)點的第二特征向量以及SVM分類方法，得到用戶有該屬性的先驗概率；

S4，利用馬爾可夫隨機場對用戶社交關(guān)系信息進(jìn)行建模，在馬爾可夫隨機場中對用戶先驗概率進(jìn)行置信傳播，獲得用戶有該屬性的后驗概率；

步驟S2包括以下步驟：

S201，初始化已知標(biāo)簽的用戶節(jié)點的屬性行為向量，即

S202，根據(jù)用戶屬性之間相關(guān)性計算權(quán)重值w(a_ij,a_st)；

S203，根據(jù)屬性和目標(biāo)屬性的權(quán)重值計算權(quán)重向量

S204，利用屬性值之間的權(quán)重和用戶及屬性之間的權(quán)重對屬性行為特征向量進(jìn)行加權(quán)，通過變換獲得加權(quán)后的屬性行為特征向量

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的社交信息服務(wù)中用戶屬性推演方法，其特征在于，兩個屬性之間的關(guān)聯(lián)性可表示為Δ₂：{a_ij→a_st}，其中a_ij表示屬性值，兩個屬性之間的Kulc系數(shù)度量關(guān)聯(lián)性表示為

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的社交信息服務(wù)中用戶屬性推演方法，其特征在于，三個屬性之間的關(guān)聯(lián)性可表示為，Δ₃：{(a_ij,a_kl)→a_st}，Δ₃^-1：{a_st→(a_ij,a_kl)}，三個屬性之間的Kulc系數(shù)度量關(guān)聯(lián)性表示為

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的社交信息服務(wù)中用戶屬性推演方法，其特征在于，對于三種屬性關(guān)聯(lián)性，當(dāng)推演的目標(biāo)屬性為A_s時，表達(dá)式為

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的社交信息服務(wù)中用戶屬性推演方法，其特征在于，通過變換獲得加權(quán)后的特征向量

6.根據(jù)權(quán)利要求1-5中任一項所述的社交信息服務(wù)中用戶屬性推演方法，其特征在于，采用基于數(shù)據(jù)立方體的Apriori算法挖掘?qū)傩躁P(guān)聯(lián)規(guī)則。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的社交信息服務(wù)中用戶屬性推演方法，其特征在于，利用馬爾可夫隨機場對用戶社交關(guān)系信息進(jìn)行建模時，使用圖傳播算法在社交網(wǎng)絡(luò)圖中利用LoopyBelief?Propagation進(jìn)行置信傳播。

8.一種社交信息服務(wù)中用戶屬性推演系統(tǒng)，其特征在于，采用了根據(jù)權(quán)利要求1-7中任一項所述的社交信息服務(wù)中用戶屬性推演方法。