[发明专利]基于带权时序文本网络的时序社区以及话题的检测方法有效
| 申请号： | 201710625669.3 | 申请日： | 2017-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN107515854B | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 贾雨葶;黄壵玮;黄颖;汪博;廖一鸣;邱杰霖;林顺达;倪涛;林特;顾健喆;傅洛伊;王新兵 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F40/35 | 分类号： | G06F40/35;G06F16/36;G06N5/04;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 郭国中 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于带权时序文本网络的时序社区以及话题的检测方法，包括：基于原始数据构建带权时序文本网络；针对带权时序文本网络，构建基于主题模型的生成模型；利用吉布斯采样方法构建生成模型的推断过程；根据模型的推断过程，对带权时序文本网络进行训练，提取出社区信息，主题信息，社区与主题的对应关系，用户在社区内影响力与参与度随时间变化特性；根据提取出的信息，对用户行为进行预测。本发明对时序文本网络中的时间信息和权重信息了进行全新建模，考虑了网络中边的时间信息并对其进行了连续性建模，对带权时序网络进行了全面建模，有利于了解社区在时间尺度上的变化与发展与个人关于社区在时间尺度上的发展。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 权时 序文 网络 时序 社区 以及 话题 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于带权时序文本网络的时序社区以及话题的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：基于原始数据构建带权时序文本网络；步骤S2：针对带权时序文本网络，构建基于主题模型的生成模型；步骤S3：利用吉布斯采样方法构建生成模型的推断过程；步骤S4：根据模型的推断过程，对带权时序文本网络进行训练，提取出社区信息、主题信息、社区与主题的对应关系、用户在社区内影响力与参与度随时间变化特性；步骤S5：根据提取出的信息，对用户行为进行预测。
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