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[发明专利]基于图链接分析的网络用户分类方法-CN202010018052.7有效
发明人：赵楠;程佳;陈南;易运晖;包晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-01-08 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06F16/958 文献下载
摘要：本发明公开一种基于图链接分析的网络用户分类方法，主要步骤包括：构建网络用户拓扑图；利用图链接分析公式，计算网络用户拓扑图中每个网络用户的链接紧密度；对网络用户进行过滤；利用待分类网络用户的活跃度设定阈值；利用每个待分类网络用户的关键词计算相关度C；对待分类网络用户进行分类。本发明具有在保证用户分类准确度前提下，分类效率高的优点。
基于链接分析网络用户分类方法

[发明专利]一种网络用户群体的分类方法及装置-CN201710743140.1有效
发明人：孙波;房婧;杜雄杰;姚珊;张伟;司成祥;李应博;刘成;姜栋;王亿芳;张建松;董建武;张文学;杜晓梦 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心;北京百分点信息科技有限公司
申请日： 2017-08-25 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种网络用户群体的分类方法及装置，该方法包括获取待分类的网络用户进行网络访问的历史数据，所述待分类的网络用户为其历史数据与预定的目标用户特征相匹配的用户；根据预先建立的用户分类模型、所述历史数据和所述目标用户特征，确定所述待分类的网络用户所属的类别信息。利用本申请实施例，通过预定的目标用户特征选取相匹配的历史数据，基于所述历史数据的全部内容确定待分类的网络用户所属的类别信息，从整体上充分挖掘待分类的网络用户的全部历史数据，以此为依据确定待分类的网络用户所属的类别信息，从而使得目标用户符合条件的程度较高，提高了类别信息准确性。
一种网络用户群体分类方法装置

[发明专利]基于卷积神经网络的用户属性分类方法、存储介质、装置及电子设备-CN201811246303.6在审
发明人：高嵩 -专利权人：高嵩
申请日： 2018-10-24 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的用户属性分类方法、存储介质、装置及电子设备。本发明所述的基于卷积神经网络的用户属性分类方法包括如下步骤：将多个用户的心理属性相关电子数据作为输入向量集输入用户属性分类卷积神经网络模型；将通过问卷获取的所述多个用户的心理测评结果作为目标向量集输入用户属性分类卷积神经网络模型，并更新用户属性分类卷积神经网络模型；将被测对象的心理属性相关电子数据输入用户属性分类卷积神经网络模型，并从用户属性分类卷积神经网络模型的输出中获取被测对象的属性分类结果。本发明所述的基于卷积神经网络的用户属性分类方法操作简单，能提高用户属性分类的效率和准确性。
卷积神经网络用户属性分类属性分类输入用户装置及电子设备被测对象存储介质电子数据心理属性目标向量输入向量心理测评问卷输出更新

[发明专利]用户分类网络的训练方法、用户分类方法及装置-CN202110728786.9在审
发明人：陈麒旦;胡志鹏;程龙;刘勇成;袁思思 -专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： A63F13/798 文献下载
摘要：本发明提供了一种用户分类网络的训练方法、用户分类方法及装置，包括：获取训练数据集；其中，训练数据集是基于历史角色创建数据构建的，训练数据集包括携带有用户类别标签的训练数据；利用训练数据集对初始模型组合进行训练评估，得到至少一个目标模型组合和每个目标模型组合输出的第一预测结果；基于逻辑回归模型和每个目标模型组合构建至少一个候选用户分类网络；利用第一预测结果分别对每个候选用户分类网络进行训练评估，并从候选用户分类网络中确定目标用户分类网络本发明训练得到的用户分类网络可以有效提高用户分类时效性以及降低运算量，还可以显著提高用户分类网络的普适性。
用户分类网络训练方法装置

[发明专利]一种用户分类模型的训练、用户分类处理的方法及装置-CN202210756065.3在审
发明人：朱定元;王岱鑫;张志强;周俊 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种用户分类模型的训练、用户分类处理的方法及装置，用户分类模型包括图神经网络、第一分类网络和第二分类网络，该用户分类模型的训练方法包括：获取样本用户，其具有标签数据；在用户关系网络图中，以样本用户为目标节点，利用图神经网络对目标节点进行聚合；将所得的用户表征输入第一分类网络和第二分类网络，得到第一预测值和第二预测值，第一预测值表征样本用户属于由第一类用户和第二类用户构成的第一用户群的概率，第二预测值表征样本用户属于由第二类用户和第三类用户构成的第二用户群的概率；基于第一预测值和/或第二预测值，及标签数据，确定当前损失值；以最小化当前损失值为目标，调整用户分类模型的参数。
一种用户分类模型训练处理方法装置

[发明专利]网络内容自动推荐方法、装置和系统-CN201310309049.0有效
发明人：吴先超;陈龙 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2013-07-22 - 公布日： 2013-11-20 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络内容自动推荐方法、装置和系统。所述网络内容自动推荐方法包括：接收网络文本数据，从接收的网络文本数据中提取关键词；利用所述关键词按照增量学习的方式训练关键词分类器；接收特定用户的网络文本数据，根据所述关键词分类器对从所述特定用户的网络文本数据中提取的关键词的分类结果对所述特定用户进行分类；以及根据对所述特定用户的分类，并按照预先定义的网络内容的分类向特定用户推荐特定用户感兴趣的网络内容。所述网络内容自动推荐方法、装置和系统能够根据用户个人兴趣的变化实时改变站点推荐的类别，并且省去了分类器训练过程中的大量人工数据标注。
网络内容自动推荐方法装置系统

[发明专利]用户分类方法、装置、客户端设备及可读存储介质-CN202011245082.8有效
发明人：许文彬;林俊良;吴凯;罗愿 -专利权人：天冕信息技术（深圳）有限公司
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F9/54 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理，揭露一种用户分类方法，包括：基于数据集描述信息确定联合建模的第二网络节点；与第二网络节点的客户端设备进行消息交互，确定执行联合建模的第三网络节点；确定共有样本ID，建立初始用户分类模型，将初始用户分类模型发送给第三网络节点；利用本地数据集对初始用户分类模型进行训练，得到第一参数，接收第三网络节点反馈的第二参数，循环交换当前模型参数，得到目标用户分类模型；获取用户分类请求携带的用户数据，将用户数据输入目标用户分类模型，得到用户分类结果。本发明还提供一种用户分类装置、客户端设备及可读存储介质。本发明提高了用户分类准确度，保证了数据集的安全性。
用户分类方法装置客户端设备可读存储介质

[发明专利]向用户显示热点网络内容的方法、装置、显示引擎和介质-CN201810542539.8有效
发明人：郑中义;陈德俊 -专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
申请日： 2018-05-30 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开提供了一种向用户显示热点网络内容的方法、装置、显示引擎和介质。该方法包括：获取用户的分类和标签；获取候选的热点网络内容的分类和标签；基于用户的分类和标签与候选的热点网络内容的分类和标签的匹配度，确定向用户显示的热点网络内容。本公开实施例能够提高向用户推荐热点网络内容的个性化，提高热点网络内容被用户点击的几率。
用户显示热点网络内容方法装置引擎介质

[发明专利]一种网络产品功能的分类方法和分类系统-CN201711131514.0在审
发明人：彭佳 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2017-11-15 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明提供一种网络产品功能的分类方法和分类系统。该网络产品功能的分类方法包括采集网络产品功能的参与分类的数据；分析网络产品功能的参与分类的数据，并根据对参与分类的数据的分析结果对网络产品功能进行分类。该网络产品功能的分类方法能使网络产品功能的分类粒度更细，网络产品之间能够归类，且能够支持用户分类的深层扩展，从而能够更好地指导新网络产品的设计，使新设计的网络产品很好地迎合用户的实际需求，进而有利于吸引和发展更多的用户
一种网络产品功能分类方法系统

[发明专利]网络用户分类方法、装置和网络业务监控系统-CN200910243921.X无效
发明人：沈洋;邵军义 -专利权人：成都市华为赛门铁克科技有限公司
申请日： 2009-12-25 - 公布日： 2010-07-28 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种网络用户分类方法、装置和网络业务监控系统，方法包括：对网络用户的网络流量进行监控，获取网络流量识别结果；对所述网络流量识别结果进行分析统计，获取网络统计信息；统计所述网络用户的上网信息；根据所述网络统计信息和所述上网信息，对所述网络用户进行分类。装置包括监控模块、统计模块和分类模块。本发明实施例在不影响用户正常的上网行为的基础上，大幅度提高了对网络用户分类的完备性和准确性，大大提高了用户的体验度。
网络用户分类方法装置业务监控系统

[发明专利]基于复杂异质网络的社交媒体账户分类方法-CN201910763852.9有效
发明人：费高雷;于娟娟;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-08-19 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于复杂异质网络的社交媒体账户分类方法，属于账户分类技术领域。本发明通过提取多种用户关系来构建多个用户关系网络，以及提取用户所发送的部分实体来构建实体网络，将多个用户关系网络以及实体网络相连得到复杂异质网络，在复杂异质网络中充分的考虑了用户‑用户之间的关系、用户‑实体之间的关系以及网络中潜在的社团关系，从而可以更全面的挖掘有效特征来表征用户，能够适应多种类型的账户分类需求，提高在少量标记样本的情况下的账户分类准确率。
基于复杂网络社交媒体账户分类方法

[发明专利]基于GraphSAGE的社交网络意见领袖挖掘方法-CN202210211544.7在审
发明人：郭奕;徐亮;张千雪;洪小晶;黄永茂;江婉;周婷;先永利 -专利权人：西华大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于GraphSAGE的社交网络意见领袖挖掘方法，涉及社交网络技术领域，包括以下步骤：构建社交网络数据集以获取社交网络用户信息；根据社交网络用户信息对社交网络用户进行预分类以得到预分类结果；对预分类结果进行特征提取以得到特征数据，并设置初始节点特征；通过初始节点特征对特征数据进行基于GraphSAGE的节点二分类模型训练以得到二分类模型；利用二分类模型对未参与训练的社交网络用户进行意见领袖分类，以得到意见领袖的挖掘结果；本发明提供的基于GraphSAGE的社交网络意见领袖挖掘方法，充分利用用户信息和用户间拓扑结构信息，有效解决了其他模型迁移性差的问题，大大提高挖掘结果的准确性。
基于 graphsage 社交网络意见领袖挖掘方法

[发明专利]一种网络广告权值计算系统及计算方法-CN201110190694.6无效
发明人：刘生;罗峰;黄苏支;李娜;张玉波;刘书良 -专利权人：北京亿赞普网络技术有限公司
申请日： 2011-07-08 - 公布日： 2013-01-09 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络广告权值计算系统及利用该系统进行网络广告权值计算的方法。本发明的网络广告权值计算系统包括网站分类库、用户分类库、广告库，并分别存储有网站分类参数、用户分类参数和广告参数，通过系统中的计算模块进行网络广告权值的计算。本发明的网络广告权值计算方法是通过将分别存储于所述网站分类库、用户分类库、广告库中的网站分类参数、用户分类参数、广告参数进行权值计算，从而得到网络广告的权值信息。通过本发明的系统和方法计算出的网络广告权值是基于用户行为、网站内容及广告自身属性进行科学分析的结果，能够为网络广告发布者提供用于选择广告投放媒体和广告内容的科学依据。
一种网络广告计算系统计算方法

[发明专利]用户分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011042272.X在审
发明人：李振鹏;姜佳男;郭玉红 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种用户分类模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取目标域数据集、源域数据集以及随机噪声，将各源域样本数据和随机噪声输入至用户分类模型的掩码生成网络，确定源域数据集对应的掩码数据集，根据目标域数据集、源域数据集和掩码数据集训练用户分类模型中的特征生成网络、分类网络和域判别网络，响应于特征生成网络、分类网络和域判别网络对应的损失函数满足预定条件，确定用户分类模型，由此，发明实施例通过随机噪声掩盖源域数据集的部分特征，减小源域数据集与目标域数据集特征分布差异，从而提高用户分类模型的准确性。
用户分类模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]5G套餐潜在用户的识别方法、装置、设备及存储介质-CN202111319451.8在审
发明人：董莹莹;葛阳;赵越;李坤树;蒋涛 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明提供一种5G套餐潜在用户的识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取用户终端与基站进行通信时产生的网络深度包检测技术DPI信令数据及用户终端对应的网络套餐信息；根据网络DPI信令数据确定用户终端是否为5G用户终端，并确定网络套餐信息是否为5G套餐信息；若确定用户终端为5G用户终端且确定网络套餐信息为非5G套餐信息，则确定用户终端对应的用户为目标用户；根据目标用户对应的网络DPI信令数据确定目标用户对应的分类依赖特征；分类依赖特征表示对目标用户进行识别时所采用的特征；采用训练至收敛的分类模型及分类依赖特征对目标用户进行分类，以识别目标用户是否为5G套餐潜在用户。
套餐潜在用户识别方法装置设备存储介质

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