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[发明专利]用户影响力值生成方法和装置-CN201610827098.7在审
发明人：刘希呈 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2016-09-14 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用户影响力值生成方法和装置，该方法包括获取与目标用户标识对应的累积值；所述累积值根据用户操作量化并累积生成；在累积值区段集合中查找所述与目标用户标识对应的累积值所匹配的累积值区段；所述累积值区段集合定期根据用户标识集中的用户标识对应的累积值生成；根据查找到的累积值区段确定与所述目标用户标识对应的用户影响力值。本发明提供的用户影响力值生成方法和装置，生成的用户影响力值的准确性提高。
用户影响力生成方法装置

[发明专利]面向社交平台的用户情感影响力分析方法-CN201710633537.5有效
发明人：韩东红;王嘉兴;刘俊杰;唐翔;邵维龙;杨乐;李莉莉 -专利权人：东北大学
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了本发明通过基于社交平台的用户网络建设、基于社交平台内文本的高效特征抽取、基于深度学习算法的社交平台内文本情感分类和通过SeInRank算法构建社交平台情感影响力计算模型这四步来设计了面向社交平台的用户情感影响力分析方法，利用这个方法找出在线社交平台用户情感影响力大的用户，用户的影响力越大，其权威值越大，得到的用户关注越多，这样的用户在社交平台环境中具有导向能力，此研究可以用于舆论导向领域、商业领域、公益领域和公共健康领域
面向社交平台用户情感影响力分析方法

[发明专利]一种基于信任和影响力结合的个性化推荐方法-CN201810754998.2在审
发明人：张雪峰;刘佳欣;僧德文;陈秀莉 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-07-11 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于信任和影响力结合的个性化推荐方法，包括以下步骤：步骤1：构建用户‑项目评分矩阵；步骤2：对用户‑项目已评分矩阵进行计算后得到用户初始直接信任度，使用皮尔逊相关系数度量用户相似度，并结合用户交互频率得到用户对项目的偏好度；步骤3：构建用户‑用户信任矩阵；步骤4：通过信任矩阵计算影响力，并按照影响力强度筛选出预设大小的影响力用户结合，构成用户‑用户影响力矩阵；步骤5：构建及训练模型；步骤6:通过训练好的模型预测用户对未知项目的评分
构建矩阵个性化推荐评分矩阵用户相似度用户影响力直接信任度矩阵计算模型预测评分数据强度筛选社交网络训练模型用户交互用户信任偏好度信息源度量预设整合

[发明专利]基于社交网络信息交互的用户影响力获取方法-CN201911363736.4在审
发明人：仲圣杰;张杰 -专利权人：南京富士通南大软件技术有限公司
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2020-05-29 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于社交网络信息交互的用户影响力获取方法，包括：S1：以热点资讯为目标，获取参与至该热点新闻中的所有用户信息；根据用户之间的转发关系创建用户关系拓扑网络，所述用户关系拓扑网络设置有多个层级，其中，最先发表热点资讯的用户处于最内层；S2：根据下述公式由外至内逐层计算每个层级上所有用户的影响力：用户影响力＝自身的被转发量+子用户的影响力*影响力系数；本发明能够解决当社交网络中某热点转发评论数量级别庞大时
基于社交网络信息交互用户影响力获取方法

[发明专利]在社交媒体网络上自动筛选有影响力用户的方法-CN201210455018.1有效
发明人：徐常胜;桑基韬;方全 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2012-11-13 - 公布日： 2013-04-03 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明是一种在社交媒体网络上自动筛选有影响力用户的方法，包括步骤如下：步骤S1：利用超图模型为兴趣社交媒体网络中的用户、兴趣对象及其相互作用关系建模；步骤S2：采用超图约束的正则化主题概率模型，利用兴趣对象的内容信息和内容信息之间的相似性关系作为约束，自动学习得到隐含的兴趣主题；步骤S3：对每个用户和兴趣对象进行主题影响力排序，采用相似性传播模型及在超图上的用户和兴趣对象及相互之间的超边传播主题影响力，直到稳态，然后排序可得到特定主题下的有影响力的用户本发明能够真实而准确地反映用户影响力在社交媒体网络中的分布。
社交媒体网络自动筛选影响力用户方法

[发明专利]基于用户话单的用户影响力确定方法及装置-CN201710995261.5在审
发明人：冯丽芳;赵锡成;马永亮 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2017-10-23 - 公布日： 2018-04-10 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于用户话单的用户影响力确定方法及装置，该方法包括根据预设时间段内多个目标用户的用户话单确定目标用户作为主叫时与每一个被叫用户的通话信息；确定目标用户作为主叫时与每一个被叫用户的通话信息，与目标用户作为主叫时的总通话信息之间的比例关系；根据比例关系，生成每个被叫用户对目标用户的影响力向量及对应的影响力矩阵；基于预设算法，根据多个目标用户的初始参量值，对多个目标用户在预设时间段所对应的影响力矩阵进行迭代运算，得到多个目标用户在预设时间段内的影响力参量值。本发明可有效分析多个目标用户的通话信息之间的关联性，进而提高确定用户影响力的可靠性和准确性。
基于用户影响力确定方法装置

[发明专利]一种基于学术大数据的对科研单位影响力进行评估的方法-CN201811414500.4在审
发明人：刘建国;王江盼;朱熹华;李超然;郭强;江明珠 -专利权人：上海财经大学
申请日： 2018-11-26 - 公布日： 2019-04-12 - 主分类号： G06F16/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于学术大数据对科研单位影响力进行评估的方法，主要利用学术论文数据库中的论文数据以及论文中所涉及的所有科研单位以及论文的引用数据，建立依赖科研单位的共引有向网络，以论文的共引权重衡量论文的重要性，并采用科研单位署名位置信息构建加权系数函数的方法定量评价所研究的科研单位的学术影响力。本发明根据学术论文引用数据建立有向网络，针对多个单位合作的论文采用加权系数的方法计算各个单位的影响力值，科学有效地评价各个科研单位的学术影响力，从而提供一种有效合理的科研单位学术影响力评价方法。
科研单位学术论文有向网络大数据引用加权系数函数定量评价多个单位加权系数数据建立有效地构建评估权重数据库衡量合作研究

[发明专利]一种基于节点影响力的多关系网络数据量化表示方法-CN201811524077.3在审
发明人：薛聪;王炯;彭佳 -专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06F16/95 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于节点影响力的多关系网络数据量化表示方法。本方法为：1)对于某一目标领域的多关系网络，计算该多关系网络的各关系层节点的节点影响力；2)根据各节点的节点影响力设置对应节点的随机游走参数，包括游走长度、游走次数、节点转移概率；然后根据节点的随机游走参数在各关系层进行游走，得到游走序列；3)计算各关系层的初始权重；然后根据不同关系层的权重进行联合训练，得到节点的最终表示向量；其中，各关系层的权重正比于对应层的节点影响力总和。本方法利用节点影响力为游走采样设定更加灵活的参数，从而充分地挖掘同一节点在不同关系层中的特性，同时能够更好地利用关系之间的联系，提高节点表示向量的性能。
节点影响力关系层关系网络数据量化随机游走权重向量初始权重节点转移目标领域同一节点灵活的采样挖掘概率联合

[发明专利]文献推荐系统及文献推荐方法-CN202010484704.6在审
发明人：汪鑫;邱萍;张勇;魏晓锋;陈凤珍;方林;单日强 -专利权人：深圳华大基因科技有限公司;深圳华大生命科学研究院
申请日： 2020-06-01 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：语义计算模块，基于文献摘要计算文献的语义相似性，并按照语义相似性高低对文献进行排序；主题评价模块，基于文献的主题词对文献分类，并按照主题词相似性高低对文献进行排序，所述主题词基于文献的摘要和医学主题词确定；影响力分析模块，基于文献的影响力评分和作者的影响力评分，确定文献的影响力，并基于影响力高低对文献进行排序；知识图谱构建模块，分别基于上述各文献排序结果构建知识图谱；综合展示模块，用于以可视化图谱的方式进行结果输出。
文献推荐系统方法

[发明专利]一种产品影响力的处理方法、系统、存储介质及电子设备-CN202211063318.5在审
发明人：王黎明 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种产品影响力的处理方法、系统、存储介质及电子设备，可应用于大数据领域或金融领域。构建带权连通图模型和多播信息传播模型，通过预设传播算法、带权连通图模型和多播信息传播模型，确定目标传播路径，目标传播路径用于表征将产品推广信息从信息源节点发送到意见领袖节点的最优传播路径，通过目标传播路径传播产品来提高其产品影响力通过上述，将社交网络模型化为带权连通图，通过带权连通图、多播信息传播模型和预设传播算法找到影响力最大化信息传播树，通过最大化信息传播树确定目标传播路径，通过目标传播路径来最大化推广产品信息的影响力，提高在社交网络上的产品影响力的宣传及推广的效果
一种产品影响力处理方法系统存储介质电子设备

[发明专利]一种基于隐链接分析热点话题传播趋势的系统及方法-CN201711380260.6有效
发明人：肖云鹏;梁霞;杜江;谢小秋;刘宴兵;李净桦 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：第三，定义影响力。利用个体驱动机制和好友驱动机制这两个方面定义影响力；并且利用多元线性回归模型拟合个体影响力和好友影响力。第四，建立改进的SIR模型，结合影响力，分析热点话题传播态势，挖掘隐链。
一种基于链接分析热点话题传播趋势系统方法

[发明专利]一种融合学术影响力的学者人名消除歧义的方法-CN201810067134.3有效
发明人：邓辉舫;李超然 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-01-24 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合学术影响力的学者人名消除歧义的方法，该方法是将消歧数据子集和源数据集依据其合著及引用关系构建社交网络，根据网络关系计算消歧数据子集中各个节点的影响力；在消歧数据子集内部根据节点关系分别构建学者与学者，学者与文献，文献与文献，三个网络关系，使用基于排序的损失函数，并结合节点影响力相似度在多个网络中联合学习学者节点间的相似度；基于节点相似度和节点影响力构造聚类函数，从而实现较好的消歧效果。本发明在保护个人隐私的同时克服学术数据中的信息缺失问题，充分利用社交网络特征，融合节点影响力与节点相似度，有效提升学者人名消歧效果。
一种融合学术影响力学者人名消除歧义方法

[发明专利]一种面向移动短视频应用的用户影响力评价系统-CN202010784889.2有效
发明人：孙立远;王博;黄亮;万欣欣;李欣;赵忠华;付培国;王禄恒 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2020-08-06 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/0637 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向移动短视频应用的用户影响力评价系统，属于数据挖掘技术领域。本方法充分考虑了移动短视频应用域内数据和多元化的域外新媒体平台数据，分别采集移动短视频应用域内的用户基本信息、短视频信息以及域外平台关联账号的粉丝数信息等，设计评估算法分别计算基于短视频质量的域内影响力值和基于传播潜力的域外影响力值，通过一定的权重合成最终的用户影响力值。所述方法对已有的单一平台数据来源的评价方法作出改进，考虑用户的跨平台传播潜力，以适应新媒体平台“矩阵式”传播的新形势，提高对移动短视频用户影响力评价的全面性和有效性，实现评价系统的自动化运行和实时更新。
一种面向移动视频应用用户影响力评价系统

[发明专利]用户流失的预测方法、装置及计算机设备-CN201711213745.6有效
发明人：王星雅 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-11-28 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本申请涉及一种用户流失的预测方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备，方法包括：获取待预测用户的第一兴趣梯度和第一影响力参数，待预测用户的第一兴趣梯度至少基于待预测用户在当前应用平台上的行为数据确定，待预测用户的第一影响力参数基于待预测用户所在用户关系链中的各用户的第二兴趣梯度和第二影响力参数确定；获取预定流失预测模型，预定流失预测模型通过对样本用户的第三兴趣梯度和第三影响力参数进行机器学习处理获得，样本用户包括流失用户和非流失用户；基于待预测用户的第一兴趣梯度、第一影响力参数以及预定流失预测模型，预测待预测用户的流失概率。
用户流失预测方法装置计算机设备

[发明专利]基于时空多维影响力的海面温度深度学习预测方法-CN202010461315.1有效
发明人：谢江;张吉缘;徐凌宇 -专利权人：上海大学
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明提出了基于时空多维影响力的海面温度深度学习预测方法。本发明方法包含三个步骤：1、量化空间影响力：利用目标观测点的邻居观测点海面温度数据量化它所受到的空间影响力，并且在目标海域上构建多维时空海面温度数据集。3、建立预测模型：结合GRU、CNN和MLP等深度学习技术，建立基于时空多维影响力的海面温度深度学习预测模型，即卷积门控循环单元多层感知机(Convolutional GRU with Multilayer该方法融合了时空多维影响力，结合了深度学习技术的方式，建立了一种精度高的海面温度预测模型，并且可以被广泛地应用到不同海域和不同尺度的海面温度预测中。
基于时空多维影响力海面温度深度学习预测方法