一种基于用户商品兴趣的跨平台电商用户对齐方法

    公开(公告)号:CN115293815A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210979506.6

    申请日:2022-08-16

    Abstract: 本发明属于网络对齐领域,具体涉及一种基于用户商品兴趣的跨平台电商用户对齐方法;该方法包括:获取不同电商平台的用户数据;根据用户数据构建原始普图;对原始普图进行对偶超图转换和边缘剪枝处理,得到用户商品关系图;根据用户商品关系图计算商品的特征投影;根据商品的特征投影计算用户兴趣特征向量;根据用户商品关系图对用户基本属性数据进行处理,得到用户属性特征向量;对用户兴趣特征向量和用户属性特征向量进行融合,得到用户信息表示;根据用户信息表示进行信息匹配,得到两电商平台的用户对齐结果;本发明对齐准确性高,有助于电商平台对用户进行商品推荐,实用性高。

    基于用户短时情感和演化博弈的网络谣言传播预测方法

    公开(公告)号:CN115470991A

    公开(公告)日:2022-12-13

    申请号:CN202211119771.3

    申请日:2022-09-15

    Abstract: 本发明提出了基于用户短时情感和演化博弈的网络谣言传播预测方法,属于数据处理领域。所述方法包括获取社交网络平台的用户基本信息、用户行为数据和用户文本数据,并进行预处理;计算得到用户自身属性、用户影响力、用户话题参与度、消息流行度、好友驱动力和消息情感分数;并计算出谣言影响力和辟谣影响力,通过演化博弈的方式得到相互影响力;采用节点嵌入算法将用户节点映射到向量空间,采用基于相互影响力的CSR2Vec算法生成特征拓扑矩阵;将特征拓扑矩阵和用户邻接矩阵进行拼接,得到特征向量矩阵;将特征向量矩阵输入到带有注意力机制的图注意力网络模型中,输出用户的传播预测结果;本发明可应用谣言控制,绿色网络安全等多个领域。

    一种基于长短期兴趣的电商平台会话感知推荐预测方法

    公开(公告)号:CN115293812A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210967561.3

    申请日:2022-08-12

    Abstract: 本发明属于互联网应用技术领域,具体涉及一种基于长短期兴趣的电商平台会话感知推荐预测方法,包括获取在线数据,数据包括用户的基本信息、物品的基本信息以及用户行为的会话序列;通过获取的在线数据,提取用户行为和用户偏好,并构建用户长期兴趣集;通过兴趣匹配从用户长期兴趣集中获取用户在当前阶段的短期兴趣;构建预测模型,将用户在一个会话的点击序列,即物品输入,以及用户在当前阶段的短期兴趣作为输入,预测模型输出预测物品并进行推荐;本发明不仅能够有效挖掘用户行为序列中的用户长短期兴趣信息,更精确的表达用户兴趣偏好,同时能够提升电商平台的推荐准确性。

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