用户扩群方法、装置、设备、存储介质及程序产品

本申请涉及计算机技术领域，提供一种用户扩群方法、装置、设备、存储介质及程序产品。方法包括：获取候选用户的上网行为数据；基于用户信息、外部链接信息、时间信息和基站信息，对用户行为进行建模，构建知识图谱；将知识图谱输入至深度学习模型，进行低维表示学习，获得深度学习模型输出的候选用户的嵌入向量；嵌入向量用于表征候选用户的用户行为规律和时空动态特征；基于嵌入向量，确定候选用户是否为种子用户集合的目标扩群用户。通过上述方式，在用户扩群的过程中引入对时间信息和空间信息的考量，可以准确捕捉用户行为的时空变化，使得对候选用户的判断分类更加精准，进而可有效提高扩群的准确性。