一种基于混合扩展认知特征的跨社交网络用户对齐方法

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一种基于混合扩展认知特征的跨社交网络用户对齐方法
申请号:CN202411956952
申请日期:2024-12-29
公开号:CN119939265B
公开日期:2025-07-15
类型:发明专利
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
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