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申请/专利权人：天津大学合肥创新发展研究院
摘要：本发明公开了一种基于自适应传播模式的社交网络节点重要程度排名方法，所述方法包括：对社交网络用户进行半监督偏好类型识别；按照用户偏好进行规则随机游走获得节点偏好特征嵌入；对以级联形式进行的传播进行节点位置自编码；在两种嵌入的基础上，利用回归分数损失与整列排名损失双优化的方法获得自适应传播模式上的社交网络节点重要性排名。本发明可以在未知传播方式的情况下，在各种社交网络平台上基于用户的传播转发行为进行自适应学习，以便获得更精确地挖掘社交网络上的潜在重要用户。
主权项：1.一种基于自适应传播模式的社交网络节点重要程度排名方法，其特征在于，具体包括如下内容：利用社交网络的用户偏好倾向，采用基于邻居散度相似性的半监督图卷积网络标签传播算法来识别用户的偏好类别；对级联中的节点利用级联位置编码技术将级联序列信息整合到节点特征中；利用多头注意力机制对融合节点特征进行学习；结合回归损失和整列排名损失的双重优化策略，获得自适应传播模式上的社交网络节点重要性排名。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学合肥创新发展研究院 基于自适应传播模式的社交网络节点重要程度排名方法
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