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申请/专利权人：烟台大学
摘要：本发明涉及社交数据分类技术领域，尤其是涉及一种基于贝叶斯原型图学习的用户归纳方法及系统。方法包括获取社交平台数据，并对社交平台数据进行预处理，得到图结构；基于社交平台数据构建贝叶斯推理模型，所述模型参数为具有先验和先验分布的随机变量；使用GCN作为模型编码器的主干部分，将图结构输入到编码器中，得到图结构的嵌入表示。本发明中，引入人工智能、深度学习算法，将社交网络与图神经网络结合利用图结构学习算法、原型学习思想、贝叶斯推理优化、残差连接等一系列技术，实现对社交平台用户群体进行智能分类和归纳。
主权项：1.一种基于贝叶斯原型图学习的用户归纳方法，其特征在于，包括：获取社交平台数据，并对社交平台数据进行预处理，将原始数据转换为符合训练模型要求的图结构数据；基于社交平台数据构建贝叶斯推理模型，所述贝叶斯推理模型的参数为具有先验和先验分布的随机变量；使用GCN作为模型编码器的主干部分，将图结构输入到编码器中，得到图结构的嵌入表示，即图嵌入；利用贝叶斯推理模型的原型层对图嵌入进行相似度计算；基于相似度计算，选择得分最高的图嵌入的子图进行更新投影原型；分别计算模型的聚类损失、分类损失和多样性损失，进行反向传播和梯度更新，得到分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 烟台大学 一种基于贝叶斯原型图学习的用户归纳方法及系统
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