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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于网络对齐领域，具体涉及一种基于张量分解和全貌表示的跨电商书城用户对齐方法，包括：提取电商书城平台用户的基本属性信息和用户行为数据信息；采用“用户‑行为‑图书”张量分解模型对用户行为数据信息进行同态补偿；采用UBN2vec全貌表示模型对补偿后的电商书城用户数据进行处理；使用用户兴趣群组分块索引模型对电商书城用户进行兴趣群组划分，将兴趣偏好不同的用户划分到不同的兴趣群组中；计算同一兴趣群组中用户节点嵌入表示矢量间的相似度，选取另一平台中相似度最高的用户作为待匹配用户的对齐用户。本发明减少了兴趣差别较大用户的匹配次数，降低了匹配过程的复杂度，最终精准高效地实现对跨书城平台用户的对齐。
主权项：1.一种基于张量分解和全貌表示的跨电商书城用户对齐方法，其特征在于，包括：S1：提取电商书城平台用户的基本属性信息和用户行为数据信息；S2：采用“用户-行为-图书”张量分解模型对用户行为数据信息进行同态补偿，得到补偿后的用户行为数据；S3：采用UBN2vec全貌表示模型对补偿后的电商书城用户数据进行处理，得到包含丰富的属性信息、行为偏好信息以及用户邻域信息的用户节点嵌入表示矢量；S4：使用用户兴趣群组分块索引模型对电商书城用户进行兴趣群组划分，将兴趣偏好不同的用户划分到不同的兴趣群组中；S5：计算同一兴趣群组中用户节点嵌入表示矢量间的相似度，选取另一平台中相似度最高的用户作为待匹配用户的对齐用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于张量分解和全貌表示的跨电商书城用户对齐方法
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