发明 一种跨社交网络用户对齐方法 特价15
人工智能 深度学习 人工神经网络 图卷积神经网络 社交网络 社交媒体 互联网 1人
G06K9/62 G06N3/04 G06Q50/00
摘要：本发明属于图神经网络分析领域，具体涉及一种跨社交网络用户对齐方法，具体包括：从两个社交网络中获取用户节点，进行节点标签初始化；标签初始化后进行节点标签的传播与映射；标签的传播与映射后节点进行向量的表示学习，完成向量表示更新；利用损失函数拉近更新后的非锚节点的向量表示，同时拉近相同标签的节点余弦距离，完成跨社交网络用户对齐。本发明设计了本方法中的标签传播规则，使得在对齐过程中，锚节点不停会播自身信息和映射达到收敛，同时与节点嵌入表示学习交替进行，学习每个用户节点在向量空间中的表示，使得本方法在跨社交网络用户对齐时保持精准匹配表现。
