摘要
本发明公开了基于网络特性和传播信息联合建模的扩散传播方法,涉及人工智能技术领域,节点动态偏好计算模块在交互图上随时间连续传播和演化的节点偏好变化机理,构建动态节点偏好,然后基于节点动态偏好和图结构使用社区发现算法将节点划分为不同层次,接着利用内容挖掘模块从传播信息内容的多模态信息中提取特征并融合获得信息属性特征表达,再利用自编码器将节点群的节点特征和信息属性特征映射到同一空间并计算节点‑信息匹配度,最后根据节点‑信息匹配度找到每个节点群中的最初始传播节点构建信息传播主干网络,从而实现传播信息内容在社交网络中的高效扩散。
技术关键词
扩散传播方法
模态特征
偏好特征
网络
增量更新
社交
动态
节点特征
掩码矩阵
链路
音频特征
社区发现算法
语义特征
多头注意力机制
编码器
顶点
图片
系统为您推荐了相关专利信息
文本提取方法
群智能优化算法
坐标
识别文本块
标签
堆石坝
应力监测方法
有限元分析方法
坝体
模式识别
养生茶
管理方法
采集茶叶
电子鼻传感器
多模态特征