一种融合社交群体信息的用户在线行为预测方法

本发明公开了一种融合社交群体信息的用户在线行为预测方法，该方法首先以用户间的社交关系为基础构建社交网络，以用户与行为对象之间的关系为基础构建交互网络；然后对社交网络进行重构，并挖掘社交网络中所包含的群体；再把用户、行为对象以及挖掘到的社交群体用随机化的低维向量进行初始化；并构建用户‑群体信息融合模块，获得用户以及社交群体的表征向量并获得用户最终的表征向量；然后获得行为对象的表征向量；再进行该行为的评分值；最后使用贝叶斯个性化排序方法对上述模型中所设置的参数进行学习优化，实现用户行为预测。本发明从群体建模的角度减少用户行为中的噪音对预测用户行为的影响，提高用户行为预测的准确性和鲁棒性。