[发明专利]用户关系预测模型的建立及用户动态关系的预测方法有效
| 申请号： | 201610921904.7 | 申请日： | 2016-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN107977726B | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 盛益强;李南星;刘学 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所;上海尚恩华科网络科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 王宇杨;陈琳琳 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用户关系预测模型的建立方法，所述方法包括：步骤S1)从原始社交关系网络中通过随机游走抽样得到两个用户关系的子网络；步骤S2)分别提取子网络中每条边连接的用户二元组的共同好友数、共同好友集聚系数、好友集聚系数和最短路径距离四个拓扑特征，形成训练集；步骤S3)建立用户关系预测模型，该模型为前馈神经网络结构；步骤S4)基于训练集和建立的用户关系预测模型；使用遗传算法得到最优个体，该个体为训练好的用户关系预测模型。此外，本发明还提供了一种用户动态关系的预测方法，该方法能够预测用户关系的动态变化。该预测方法在预测用户关系时不受最短路径距离D的限制，提高了预测用户关系的准确率及弱关系的分析能力。 | ||
| 搜索关键词： | 用户 关系 预测 模型 建立 动态 方法 | ||
【主权项】：
用户关系预测模型的建立方法，所述方法包括：步骤S1)从原始社交关系网络中通过随机游走抽样得到两个用户关系的子网络；步骤S2)分别提取子网络中每条边连接的用户二元组的共同好友数、共同好友集聚系数、好友集聚系数和最短路径距离四个拓扑特征，形成训练集；步骤S3)建立用户关系预测模型，该模型为前馈神经网络结构；步骤S4)基于训练集和建立的用户关系预测模型；使用遗传算法得到最优个体，该个体为训练好的用户关系预测模型。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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