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申请/专利权人:华侨大学
摘要:本发明公开了基于时序知识图谱的意见领袖挖掘方法及装置,方法包括:对采集的网络舆情数据进行分析,构建出时序网络舆情知识图谱;对时序网络舆情知识图谱进行表示学习,得到节点和关系的嵌入表示;对时序网络舆情知识图谱进行实体关系建模,获得用户结构特征;将用户所发布的贴文作为预训练语言模型的输入文本,经过语义建模获得用户的贴文语义特征;设计一个人工特征作为用户在社交网络中的用户属性特征;集合用户结构特征、贴文语义特征和用户属性特征,利用softmax函数实现意见领袖的挖掘。本发明根据抽取的用户结构特征、用户属性特征和贴文语义特征,能够有效挖掘不同时刻的意见领袖,提高意见领袖挖掘的准确性。
主权项:1.一种基于时序知识图谱的意见领袖挖掘方法,其特征在于,包括以下步骤:S101,对采集的网络舆情数据进行分析,构建出时序网络舆情知识图谱;S102,基于超关系子图建模的时序知识图谱表示学习与推理方法对时序网络舆情知识图谱进行表示学习,得到节点和关系的嵌入表示;S103,基于节点和关系的嵌入表示,对时序网络舆情知识图谱进行实体关系建模,获得用户结构特征;将用户所发布的贴文作为预训练语言模型的输入文本,经过语义建模获得用户的贴文语义特征;设计一个人工特征作为用户在社交网络中的用户属性特征;S104,结合用户结构特征、贴文语义特征和用户属性特征,使用softmax函数实现意见领袖的挖掘。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 华侨大学 基于时序知识图谱的意见领袖挖掘方法及装置
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