成对约束的半监督潜在高质量电话用户识别方法

本发明请求保护一种成对约束的半监督潜在高质量电话用户识别方法，属于复杂网络、深度学习技术领域，其包括以下步骤：构建用户之间的规则等价相似性矩阵，以及生成成对约束矩阵；设计对比学习损失函数，该函数基于所述成对约束矩阵，用于优化用户的向量表征学习；运用图神经网络嵌入移动通话网络的网络结构和基于规则等价相似性构造的特征，得到每个用户i的向量表征Zi：在用户嵌入向量Z上运用聚类算法将用户划分为两类，一类为高质量用户，一类为普通用户；结合重构损失、所述对比学习损失和所述聚类损失构造总损失函数，并通过最小化所述总损失函数训练所述图神经网络模型。