社交网络用户观点分类方法、装置、计算设备和存储介质

本公开提供了一种社交网络用户观点分类方法、装置、计算设备和存储介质。首先获取社交网络数据，包括结构化数据和非结构化数据；非结构化数据包括用户个人描述文本、用户互动文本以及用户互动关系；根据获取的社交网络数据构建社交网络边文本图结构，其中结构化数据和用户个人描述文本作为节点属性，用户互动文本作为连边属性；根据连边上的文本属性，利用大语言模型推理整个网络的文本主题；结合文本主题、节点的文本属性以及相关连边的文本属性，利用大语言模型获得节点语义向量；基于特征工程抽取节点特征向量，与节点语义向量拼接，得到节点表示向量；将节点表示向量输入图注意力网络，进行用户观点分类，提升观点分类准确性。