一种基于多尺度图对比学习的社交网络用户社区识别方法

本发明公开了一种基于多尺度图对比学习的社交网络用户社区识别方法，涉及人工智能技术领域。根据社交网络数据，构建动态图；针对任一时刻，根据对应时刻的动态图结构，得到不同视图下的局部节点表示矩阵和全局图表示；根据不同视图下的局部节点表示和全局图表示，确定局部对比损失和局部与全局互信息损失，以对多视图图卷积网络进行训练，直至训练后的多视图图卷积网络满足停止条件；根据满足停止条件时的多视图图卷积网络对应的不同视图下的局部节点表示矩阵，确定共识节点表示矩阵；通过聚类算法对共识节点表示矩阵中的各元素进行聚类，得到对应时刻的用户社区划分。该方法能够精准识别具有不同兴趣偏好的动态用户群体。