一种基于图神经网络的内容感知易感度估计方法

本发明提供一种基于图神经网络的内容感知易感度估计方法，包括：获取用户历史转发行为和社交网络结构数据，构建用户历史行为数据集和邻接矩阵，并建立自适应卷积网络SACN模型；利用Node2Vec算法获取邻接矩阵中用户节点的网络结构特征，构建自适应邻接矩阵；根据用户历史行为数据集构建用户行为特征矩阵，并对用户行为特征矩阵进行裁剪删除和降维操作；将自适应邻接矩阵和用户行为特征矩阵作为输入进行卷积操作，生成融合特征矩阵；根据融合特征矩阵，评估用户对文本内容的易感性，输出易感性评分；将易感性评分反馈至自适应卷积网络SACN模型，通过反向传播算法优化融合特征矩阵，对自适应卷积网络SACN模型进行迭代优化，估计用户对内容的易感度。