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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于社交网络分析领域，具体涉及一种基于动态群体特征的引导型话题检测方法，包括从话题数据中提取相关属性，相关属性包括话题传播网络、用户基础属性、用户交互度、内部驱动因素和外部驱动因素；采用基于用户交互度与用户属性相似性的Louvain隐性社群挖掘方法得到各时刻话题的用户群体集合；采用IG2vec表示学习算法进行从话题爆发阶段开始各时刻的用户特征表示；基于博弈理论得到的情感互影响力模型量化情感互影响力，通过情感互影响力对用户的情感进行修正得到话题群体的情感特征表示；通过GRU网络捕捉各时刻融合后的话题群体特征的变化，通过全连接层、Softmax函数得到预测结果；本发明能够有效识别引导型话题。
主权项：1.一种基于动态群体特征的引导型话题检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：利用公开的数据集网站或社交网络提供的API接口，全面收集话题数据，话题数据包括用户评论、详细的用户信息数据以及用户之间的交互关系；S2：从话题数据中提取相关属性，相关属性包括话题传播网络、用户基础属性、用户交互度、内部驱动因素和外部驱动因素；S3：采用基于用户交互度与用户属性相似性的Louvain隐性社群挖掘方法，更新话题传播网络的加权邻接矩阵，得到各时刻话题的用户群体集合；S4：采用IG2vec表示学习算法进行从话题爆发阶段开始各时刻的用户特征表示；S5：根据基于博弈理论得到的情感互影响力模型量化情感互影响力，通过情感互影响力对用户的情感进行修正，挖掘出用户的真实情感，进而根据群体划分的结果得到话题群体的情感特征表示；S6：通过GRU网络捕捉各时刻融合后的话题群体特征的变化，通过全连接层后利用Softmax函数将输出转换为两个类别的概率值，将两个类别的最大概率值对应的类别作为预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于动态群体特征的引导型话题检测方法
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