CN115330056B 一种基于深度传播和广度传播的话题网络影响力用户预测方法 （重庆邮电大学）_第1页
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一种基于深度传播和广度传播的话题网络种基于深度传播和广度传播的话题网络影响力用户可信度优化DSU2vec算法；采用优化后的DSU2vec算法提取话题网络的隐藏信息，得到话模型对深度传播特征向量矩阵和广度传播特征2S3：根据用户亲密度和用户可信度，定义DSU2vec算法的jS6：采用图卷积神经网络提取社区节点的特征，得根据社区获取每个社区中用户的用户特征向量，根据用户特征向量得到用户特征矩根据社区获取社区的邻居矩阵和度矩阵；将每个社区的用户特征矩S7：采用多维度传播网络预测模型对深度特征向量矩阵和广度传播特征向量矩阵进行处理2.根据权利要求1所述的一种基于深度传播和广度传播的话题网络影响力用户预测方3.根据权利要求1所述的一种基于深度传播和广度传播的话题网络影响力用户预测方34.根据权利要求1所述的一种基于深度传播和广度传播的话题网络影响力用户预测方其中，表示边eik和边ejk的边相似度，表示边eik和边ejk的边类型是否相同，Common表示用户节点ui与用户节点uj的邻居节点交集数，Number表示用户节点ui与用户节4从而导致所得出的结论缺乏说服力。例如Han等人(HanM,YanM,CaiZ,etal.Anexplorationofbroaderinfluencemaximizationintimelinessnetworkswithopportunisticselection[J].JournalofNetworkandComputerApplications,2016,5[0012]S3：根据用户亲密度和用户可信度，定义DSU2vec算法的随机游走策略以优化Num[Interactiuj]表示第j个用户u[0022]其中，Cre(ui)表示第i个用户ui的可信度，α表示第一衰减系数，Num[Interact(ui)]表示第i个用户对其好友发布的消息进行互动的总数，β表示第二衰减系数，Num6Common表示用户节点ui与用户节点uj的邻居节点交集数，Number表示用户节点ui与用户节[0039]图1为本发明中基于深度传播和广度传播的话题网络影响力用户预测方法流程7数据集的网站上查找合适数据集下载使用，二是利用社交平台提供的公共API接口获取话ij)]表示第i个用户ui和第j个用户uj在第i种交互方式下的总次数，Num[Interactiui]表示第i个用户ui与全网用户在第i种交互方式下的总次数，Num[Interactiuj]表示第j个用户uj与[0055]S3：根据用户亲密度和用户可信度，定义DSU2vec算法的随机游走策略以优化8[0060]其中，ε表示传播深度系数，di表示用户节点ui继续传播话题说达到的深度。9i与用户节点uj为与边eik和边ejk非共享的两节点。[0089]本发明采用两层GCN模型对社区节点进行特征表示，充分考虑节点自身属性以及[0099]采用多维度传播网络预测模型对深度传播特征向量矩阵和广度传播特征向量矩[0107]采用两层全连接层对注意力机制的

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