[發(fā)明專利]一種線性時間好友推薦方法、系統(tǒng)、終端以及存儲介質在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202111159485.5 | 申請日： | 2021-09-30 |
| 公開（公告）號： | CN113836444A | 公開（公告）日： | 2021-12-24 |
| 發(fā)明（設計）人： | 姜青山;黃明清 | 申請（專利權）人： | 中國科學院深圳先進技術研究院 |
| 主分類號： | G06F16/9536 | 分類號： | G06F16/9536;G06F40/30;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 深圳市科進知識產權代理事務所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 孟潔 |
| 地址： | 518055 廣東省深圳*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 線性 時間 好友 推薦 方法 系統(tǒng) 終端 以及 存儲 介質 | ||
1.一種線性時間好友推薦方法，其特征在于，包括：
基于社交網絡中用戶發(fā)布的文本內容數據估算每個用戶的主題興趣度，并根據所述主題興趣度計算用戶間的興趣相似性；
根據社交網絡中用戶的社交互動行為計算用戶間的社交親密性；
根據所述興趣相似性和社交親密性為目標用戶構建加權異構網絡，所述加權異構網絡中包括與目標用戶具備共同興趣或共同好友的潛在好友候選人；
采用自底向上模塊度增值的社區(qū)發(fā)現方法挖掘所述目標用戶在加權異構網絡中的社區(qū)集合，并計算出所述目標用戶歸附不同社區(qū)的隸屬度值；
根據所述隸屬度值從加權異構網絡中提取出設定數量的用戶，生成所述目標用戶的好友推薦集。
2.根據權利要求1所述的線性時間好友推薦方法，其特征在于，所述基于社交網絡中用戶發(fā)布的文本內容數據估算每個用戶的主題興趣度包括：
將用戶在社交網絡上發(fā)布的文本集合視為相關主題的概率分布，表示為將每個主題視為大量詞語的概率分布，表示為和分別具有狄利克雷先驗的超參數和
采用吉布斯采樣估算D個文本集合在主題上的分布以及T個主題在詞語上的分布用戶的主題興趣度估算結果矩陣表示為：
|D|×|T|矩陣，標記為DT，其中|D|表示用戶數量，|T|表示主題數量，DTij表示用戶ui的文本集合中被劃分到主題tj的詞語個數；
|W|×|T|矩陣，標記為WT，其中|W|表示文本中唯一性詞語的個數，WTij表示唯一性詞語wi被劃分到主題tj的次數；
將矩陣DT規(guī)范化為DT′，使得每行DT′i·都能使等式||DT′i·||1＝1成立；DT′中的元素DT′ij表示用戶ui對主題tj感興趣的概率；
將矩陣WT規(guī)范化為WT′，使得每行WTi·′都能使等式||WTi·′||1＝1成立；WT′中的元素WT′ij表示唯一性詞語wi隸屬主題tj的概率。
3.根據權利要求1或2所述的線性時間好友推薦方法，其特征在于，所述基于社交網絡中用戶發(fā)布的文本內容數據估算每個用戶的主題興趣度還包括：
結合社交關系拓撲結構估算每個用戶在感興趣主題上的領域影響力：
用戶si在主題tj上的領域影響力rj(i)為：
其中，DT′ij表示用戶si在主題tj上的興趣度；μ是一個可調參數，“+1”為常數。
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