-
公开(公告)号：CN118643225A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410621040.1
申请日：2024-05-20
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/9536 , G06F18/231 , G06F18/2321 , G06F18/24 , G06Q50/00
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种圈层人群的识别方法、装置、设备及计算机可读介质。该方法包括：构建标准社交网络数据，其中，所述标准社交网络数据中包括关键意见领袖‑话题‑用户的网络结构；将所述标准社交网络数据输入圈层识别模型，以利用所述圈层识别模型基于所述关键意见领袖‑话题‑用户的网络结构，识别出社交网络中各个圈层分类的人群。本申请基于社交网络数据构建了关键意见领袖‑话题‑用户的社交网络结构，使得模型能够适应各种复杂的社交网络结构，能够处理各种复杂的社交网络结构中的高维特征，从而更准确、高效地识别出社交网络中不同圈层的人群，解决了当前社交网络分析工具难以处理高维特征的技术问题。
-
公开(公告)号：CN101945400A
公开(公告)日：2011-01-12
申请号：CN200910088188.9
申请日：2009-07-10
Applicant: 中国移动通信集团公司 , 北京大学 , 亚信科技(中国)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用户动态行为分析方法及分析装置。其中用户动态行为分析方法包括：从多个基站采集多个移动用户的数据信息；根据采集到的所述数据信息获得所述多个移动用户的动态行为特征；分析所述动态行为特征随时间变化的情况，获得相似变化情况的动态行为特征。本发明的用户动态行为分析方法及分析装置，通过分析移动用户的动态行为特征如移动轨迹、通话密度等随时间变化的情况，获得相似变化情况的动态行为特征，可以更准确更全面地从大量用户数据中获得用户动态行为的变化情况。工作人员可以根据分析结果更好地对移动设备进行设置、管理和维护，或是对移动业务进行推送等。
-
公开(公告)号：CN118364321B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410781891.2
申请日：2024-06-18
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请公开了一种虚假用户的识别方法、系统、存储介质及电子设备，方法包括：从社交网络图中，筛选出目标帖子、与目标帖子互动的所有用户组成的子网络；根据子网络的元路径，计算子网络中各用户节点的嵌入向量；根据各用户节点的嵌入向量，对子网络中各用户节点进行聚类处理，得到聚类结果；在聚类结果中预标记虚假用户的用户节点数量大于预设阈值的情况下，将聚类结果中所有用户节点确定为虚假用户。因此，本申请通过计算子网络中各用户节点的嵌入向量进而识别虚假用户，该嵌入向量可以表征用户节点与普通用户节点、虚假用户节点之间的相似性，因此能够基于嵌入向量进行聚类后快速发现虚假用户群体，从而提升了虚假用户识别的准确度。
-
公开(公告)号：CN118364321A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410781891.2
申请日：2024-06-18
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请公开了一种虚假用户的识别方法、系统、存储介质及电子设备，方法包括：从社交网络图中，筛选出目标帖子、与目标帖子互动的所有用户组成的子网络；根据子网络的元路径，计算子网络中各用户节点的嵌入向量；根据各用户节点的嵌入向量，对子网络中各用户节点进行聚类处理，得到聚类结果；在聚类结果中预标记虚假用户的用户节点数量大于预设阈值的情况下，将聚类结果中所有用户节点确定为虚假用户。因此，本申请通过计算子网络中各用户节点的嵌入向量进而识别虚假用户，该嵌入向量可以表征用户节点与普通用户节点、虚假用户节点之间的相似性，因此能够基于嵌入向量进行聚类后快速发现虚假用户群体，从而提升了虚假用户识别的准确度。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.017 seconds)
