申请/专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院

申请日：2021-09-30

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN113836444B

主分类号：G06F16/9536

分类号：G06F16/9536;G06F40/30;G06Q50/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2022.01.11#实质审查的生效;2021.12.24#公开

摘要：本申请涉及一种线性时间好友推荐方法、系统、终端以及存储介质。方法包括：基于社交网络中用户发布的文本内容数据估算每个用户的主题兴趣度，并根据主题兴趣度计算用户间的兴趣相似性；根据用户的社交互动行为计算用户间的社交亲密性；根据兴趣相似性和社交亲密性为目标用户构建加权异构网络；采用自底向上模块度增值的社区发现方法挖掘目标用户在加权异构网络中的社区集合，并计算出目标用户归附相关社区集合中各个社区的隶属度值；根据社区隶属度值从加权异构网络中提取出设定数量的用户，生成目标用户的好友推荐集。本申请实施例通过融合用户间的兴趣相似性和社交亲密性，明显改善了好友推荐的准确度，显著提高了好友推荐的效率。

主权项：1.一种线性时间好友推荐方法，其特征在于，包括：基于社交网络中用户发布的文本内容数据估算每个用户的主题兴趣度，并根据所述主题兴趣度计算用户间的兴趣相似性；根据社交网络中用户的社交互动行为计算用户间的社交亲密性；根据所述兴趣相似性和社交亲密性为目标用户构建加权异构网络，所述加权异构网络中包括与目标用户具备共同兴趣或共同好友的潜在好友候选人；采用自底向上模块度增值的社区发现方法挖掘所述目标用户在加权异构网络中的社区集合，并计算出所述目标用户归附不同社区的隶属度值；根据所述隶属度值从加权异构网络中提取出设定数量的用户，生成所述目标用户的好友推荐集；所述基于社交网络中用户发布的文本内容数据估算每个用户的主题兴趣度包括：将用户在社交网络上发布的文本集合视为相关主题的概率分布，表示为将每个主题视为大量词语的概率分布，表示为和分别具有狄利克雷先验的超参数和采用吉布斯采样估算D个文本集合在主题上的分布以及T个主题在词语上的分布用户的主题兴趣度估算结果矩阵表示为：|D|×|T|矩阵，标记为DT，其中|D|表示用户数量，|T|表示主题数量，DTij表示用户ui的文本集合中被划分到主题tj的词语个数；|W|×|T|矩阵，标记为WT，其中|W|表示文本中唯一性词语的个数，WTij表示唯一性词语wi被划分到主题tj的次数；将矩阵DT规范化为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表示用户ui对主题tj感兴趣的概率；将矩阵WT规范化为WT′，使得每行WT′i·都能使等式||WT′i·||1＝1成立；WT′中的元素WT′ij表示唯一性词语wi隶属主题tj的概率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院深圳先进技术研究院 一种线性时间好友推荐方法、系统、终端以及存储介质

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