摘要
本发明涉及一种基于混合扩展认知特征的跨社交网络用户对齐方法,属于人工智能、社交网络数据挖掘技术领域。本发明采用大语言模型扩展社交网络用户原始数据的人格特征、语言特征、能力特征等3类认知心理特征,基于原始属性特征与认知心理特征的混合特征实现更准确的跨社交网络用户对齐。采用混合扩展认知特征一定程度上解决了跨社交网络用户对齐任务中数据结构多变、发布内容异质性强、网络结构稀疏等问题。
技术关键词
结点
大语言模型
网络用户
注意力模型
神经网络模型
对齐方法
人格类型
扩展社交网络
文本
理论
预训练语言模型
样本
更新模型参数
生成账号
职业
系统为您推荐了相关专利信息
路径规划方法
压电式力传感器
多传感器系统
红外测温模块
主轴轴承座
绝缘缺陷检测方法
抽水蓄能机组
机器人
神经网络模型
抽水蓄能发电机
输出提示词
样本
可执行程序代码
大语言模型
计算机程序产品
运输路径规划方法
深度神经网络模型
序列标注方法
条件随机场模型
构建知识图谱
大语言模型
文书自动生成方法
层次化构建方法
节点
模板