[发明专利]使用异构社交网络的图形框架

摘要

在示例实施例中，监督机器学习算法被用于基于从社交联网服务成员简档和活动及使用信息提取的特征的第一集合和特征的第二集合来训练通信回复分数模型。当要显示多个成员搜索结果时，对于在多个成员搜索结果中的每一个中标识的成员，解析与该成员相对应的成员简档以从成员简档中提取一个或多个特征的第三集合，解析与成员在社交联网服务上采取的动作有关的活动及使用信息以提取一个或多个特征的第四集合，并且将提取的特征的第三集合和特征的第四集合输入到通信回复分数模型中以生成通信回复分数，可以将所述通信回复分数可视地显示给搜索者。

主权项

1.一种计算机实现的方法，用于使用节点的异构网络来解决预测问题，所述方法包括：获得社交网络信息；至少部分地基于所述社交网络信息构造表示节点的异构网络的图，所述图包括多个不同类型的节点和多个不同类型的节点之间的边；定义多个不同的元路径类型，每个元路径类型包括一种不同类型的节点之间的边；基于所述预测问题确定要比较的一对或多对节点；对于要比较的一对或多对节点中的每一对：向相应对的多个不同元路径类型中的每一个元路径类型指派强度，所述强度基于在所述图中在相应对中的节点之间的相应元路径类型的不同路径的计数；以及将指派给所述相应对的多个不同元路径类型中的每一个元路径类型的强度组合成用于所述相应对的连接的统一强度；构造仅实体图，所述仅实体图的节点仅表示要比较的一对或多对节点中的节点，并且使边