一种跨社交网络社交用户对齐方法

    公开(公告)号:CN115080871A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210847062.0

    申请日:2022-07-07

    Abstract: 本发明公开了一种跨社交网络社交用户对齐方法,涉及社交网络的用户关系挖掘领域。本发明为了解决现有社交用户对齐方法不能跨社交网络、计算精度低、对齐效率低的缺陷,采用如下步骤实现:采集社交网络的用户属性信息,构建用户关系拓扑图;根据边权重和节点的出入度计算节点权重;构建一阶近邻关系模型和二阶近邻关系模型,确定一阶邻居节点和二阶邻居节点,得到用户节点之间的相互关系;构建社交对齐神经网络,通过社交对齐神经网络对用户关系拓扑图中各节点进行邻居节点的信息聚合、拼接与非线性变换,得到跨社交网络的社交用户身份对齐结果。本发明主要用于通过跨社交网络对其社交用户实现用户关系挖掘。

    情感识别方法及系统
    19.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116611433A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310478295.2

    申请日:2023-04-28

    Abstract: 本发明实施例涉及一种情感识别方法及系统,所述方法包括:获取目标文本对应的初始数据,所述初始数据是由所述目标文本经过预处理得到的;设定所述初始数据的细粒度规则,得到所述初始数据对应不同长度的类别文本;根据所述细粒度规则和所述类别文本,确定不同长度的所述类别文本对应的不同类别的情感识别模型;将所述类别文本输入到对应的所述情感识别模型中进行识别处理,得到所述目标文本的情感识别结果。通过对获得到初始数据按照设定的细粒度规则进行设定分类,确定情感识别模型,通过识别处理得到情感识别结果,由此,可以更加准确地表达和识别用户的情感倾向和理解用户情感,更好地支持情感分析应用,更好地支持舆情分析,实现对短文本的情感识别处理的技术效果。

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