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摘要：本发明公开了一种用户社交行为表示方法及系统，包括：获取用户个人数据；获取用户间社交网络数据，并基于所述社交网络数据构建用户间的社交网络图谱关系；使用预训练大语言模型处理所述用户个人数据，并通过所述预训练大语言模型嵌入层为各用户生成对应的向量化表示；基于所述社交网络图谱关系，利用孪生神经网络对用户间的相似性进行优化表示，使存在交互用户向量化表示的余弦相似度高于不存在交互用户向量化表示的余弦相似度。本发明方法不需要额外的社交网络模型；用户的向量化表示中包含社交网络信息；可扩展性强，计算开销低。
主权项：1.一种用户社交行为表示方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取用户个人数据；获取用户间社交网络数据，并基于所述社交网络数据构建用户间的社交网络图谱关系；使用预训练大语言模型处理所述用户个人数据，并通过所述预训练大语言模型嵌入层为各用户生成对应的向量化表示；基于所述社交网络图谱关系，利用孪生神经网络对用户间的相似性进行优化表示，使存在交互用户向量化表示的余弦相似度高于不存在交互用户向量化表示的余弦相似度。
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百度查询： 广东电网有限责任公司 广东电网有限责任公司信息中心 用户社交行为表示方法、系统、电子设备及存储介质
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