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一种基于变分自动编码器的社交网络用户多属性推断方法

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一种基于变分自动编码器的社交网络用户多属性推断方法，包括：预处理在线社交网络数据，构建用户属性网络；构建属性推断模型，包括用户变分自动编码器，属性变分自动编码器和判别器，模型将输入数据编码得到用户和属性信息的潜在表示，并通过用户潜在表示重建出补全后的用户属性矩阵；通过对抗训练方式训练模型，使得得到的用户潜在表示中包含更完整属性信息；将待补全的用户属性数据以及用户间好友关系输入模型，输出的用户属性矩阵表示用户拥有不同属性的概率。本发明可用于补全在线社交网络中用户属性数据，从而获得完整的用户画像，所需数据易于获取，计算复杂度低，可在复杂网络中快速推断属性，同时在多数属性预测中准确率非常高。

著录项

公开/公告号CN110781406B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-07-06

原文格式PDF
申请/专利权人西安交通大学;
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申请/专利号CN201910971152.9
发明设计人周亚东;丁志浩;刘晓明;沈超;管晓宏;
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申请日2019-10-14
分类号G06F16/9536(20190101);G06N3/08(20060101);
代理机构61215 西安智大知识产权代理事务所;
代理人段俊涛
地址 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号
入库时间 2022-08-23 12:04:49

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