公开(公告)号：CN116795836A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310568907.7

申请日：2023-05-19

Applicant: 华北水利水电大学

Inventor： 乔亚琼 ,  吴慧欣 ,  李家辉 ,  魏富鹏 ,  孟尧

IPC: G06F16/22 ,  G06F16/215 ,  G06F16/29 ,  G06F16/28 ,  G06F40/216 ,  G06N3/0464 ,  G06F16/335

Abstract: 本发明提出了一种基于异质图和图卷积神经网络的推特用户位置推断方法，步骤为：对收集的样本数据进行预处理；根据训练集的样本数据中的位置数据构建搜索树，对训练集中的用户进行位置类别分配；根据搜索树对测试集中的用户分配位置区域；计算用户节点与用户推文中单词节点之间的TF‑IDF值；计算单词节点之间的PPMI值；构建包含用户节点和单词节点的异质图；使用GCN来训练位置推断模型，通过训练后的GCN模型可以得到用户的向量嵌入表示，对于每个用户的向量嵌入表示使用softmax函数可以得到用户的位置类别概率。本发明基于异质图和图卷积神经网络学习用户社交文本的特征，有利于提高推特用户位置推断中基于文本的用户位置推断结果的准确性。