摘要
本发明属于社交网络分析领域,具体涉及一种面向引导型话题的群体意识发现方法;包括:获取引导型话题数据并对其进行预处理,得到用户短文本和话题短文本;对两种文本进行处理,得到用户文本特征向量和话题文本特征向量;融合两种文本特征向量,得到话题文本内容特征矩阵;获取话题网络并进行处理,得到话题拓扑结构特征矩阵;融合话题文本内容特征矩阵与话题拓扑结构特征矩阵,得到用户节点矩阵;根据认知博弈理论对引导型话题数据进行处理,得到用户三种转发行为的影响力,并优化话题网络邻接矩阵;根据用户节点矩阵和话题网络邻接矩阵计算用户节点的聚合特征;将聚合特征输入到分类器中进行处理,得到所有用户的转发行为预测结果;本发明预测结果准确,提高了群体意识清晰度。
技术关键词
话题
文本特征向量
拓扑结构特征
文本内容特征
矩阵
分类器
多元线性回归算法
引入权重因子
社交网络分析
多头注意力机制
密度
邻域
数据迁移
节点特征
系统为您推荐了相关专利信息
集群
节点
期望最大化算法
图谱构建方法
优化约束条件
激光陀螺
损伤监测方法
序列
重力传感器
红外传感器
混合神经网络模型
故障诊断模型
门控循环单元
采样率
电压