[發明專利]基于用戶及用戶行為的交互網絡生成方法

在審

• 申請號: 202210658624.7
• 申請日: 2022-06-11
• 公開（公告）號: CN115203310A
• 公開（公告）日: 2022-10-18
• 發明（設計）人: 夏春和;王永越;劉卓棟;王天博;劉凱
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06F16/26
• 分類號: G06F16/26;G06Q50/00
• 代理公司: 北京永創新實專利事務所 11121
• 代理人: 易卜

本發明公開了一種基于用戶及用戶行為的交互網絡生成方法，首先是以社交交互行為連接權值e_i→j＝[l,c,r]作為用戶之間的有向連接邊，構建了一個基于社交用戶屬性和交互行為的社交圖FIG＝(V,e_j→i)；然后考慮到難以獲取用戶集USER中各個用戶隱私屬性信息以及在熱點事件早期傳播過程中難以獲取充足數據的實際問題，利用圖變分自動編碼器把各個用戶從所述FIG＝(V,e_j→i)交互空間映射到隱變量空間FIG_BH中，使用包含著點贊、評論和轉發的用戶行為信息來增強用戶的屬性信息，通過增強多源信息關聯性的方法提升了社交信息特征的光滑度。

技術領域

本發明涉及社交網絡數據挖掘技術，更特別地說，是指一種基于用戶及用戶行為的交互網絡生成方法。

背景技術

與傳統新聞媒體“點對面”的信息擴散方式相比，社交網絡新聞“點對點”的擴散方式促使信息通過用戶交互的形式快速傳播。雖然政府能夠從交互信息中聽取公民的意見和需求，但這種擴散方式難以通過簡單的評審機制約束虛假信息的傳播。現有的大多數輿情監測算法都側重于從海量內容提取虛假新聞特征并逐個評審網絡言論，這些算法在信息收集和特征整合的過程中存在以下挑戰：

(1)由于網絡信息的海量規模和惡意用戶本身的對抗行為，算法不僅因過量的監測任務而無法滿足速度需求，同時因沒有充足的優良數據集而無法滿足監測精度要求

(2)計算算法在多步推理過程中，可能因為信息之間較弱的相關性和常識知識的缺乏而無法完成。

(3)社交網絡存在多種概念漂移，概念漂移可能完全改變模型的監測結果。

考慮到目前關于輿情監測中沒有基于用戶屬性、用戶行為、文本內容和社交網絡四位一體的全面研究，無法展開對面向輿情監測的社交網絡進行準確的數據分析和關鍵技術提取。

發明內容

為了對現有社交網絡中焦點用戶(user_焦點)不僅對熱點事件的擴散起到助推作用，還影響著用戶群體對熱點事件的認識。在熱點事件輿情監測中，快速、準確地識別出所述user_焦點對輿情積極引導起到正面的作用。本發明提出了一種基于用戶及用戶行為的交互網絡生成方法。在本發明中，焦點用戶user_焦點的一個非常重要的特征就是個體屬性和交互行為都具有較大的影響力。因此，為了能準確識別熱點事件下的焦點用戶user_焦點，本發明的交互網絡生成方法首先是以社交交互行為連接權值e_i→j＝[l,c,r]作為用戶之間的有向連接邊，構建了一個基于社交用戶屬性和交互行為的社交圖FIG＝(V,e_j→i)；然后考慮到難以獲取用戶集USER中各個用戶隱私屬性信息以及在熱點事件早期傳播過程中難以獲取充足數據的實際問題，利用圖變分自動編碼器把各個用戶從所述FIG＝(V,e_j→i)交互空間映射到隱變量空間FIG_BH中，使用用戶行為信息(包含著點贊、評論和轉發的行為)來增強用戶的屬性信息，通過增強多源信息關聯性的方法提升了社交信息特征的光滑度。

本發明的一種基于用戶及用戶行為的交互網絡生成方法，是對社交網站中的注冊用戶進行的；并且有下列步驟：

步驟一，采集任意一社交網站上任意一熱點事件中存在的用戶及用戶間社交行為信息；

在步驟一中記錄了，社交網站中基于熱點事件下的用戶集USER＝{user₁,user₂,…,user_i,…,user_j,…,user_V}，以及任意兩個用戶間的社交行為信息E_i→j(l,c,r)，任意兩個用戶間的社交交互行為連接權值記為e_i→j＝[l,c,r]，用戶user_i為發貼者。

步驟二，依據用戶間的社交交互行為連接權值構建社交網；