基于高影响力人物互动和热度预测的话题推荐方法及系统

本发明涉及话题推荐技术，提供一种基于高影响力人物互动和热度预测的话题推荐方法及系统。该方法包括：基于用户信息、社交媒体话题库及本体模型构建动态用户‑话题知识图谱，使用图嵌入模型训练获取交互偏好值；基于知识图谱提取用户关系网络，识别高影响力用户，获取其历史博文并聚类为话题，对评论进行情感分析，结合互动强度计算兴趣度，分解兴趣矩阵获得用户和博文的隐向量；通过注意力机制融合用户历史评论与博文，得到融合向量，并与隐向量联合预测兴趣得分，获取隐性兴趣分数和潜在偏好话题集合；结合话题热度指标得到热度预测值；根据各得分得到综合评分，完成个性化话题推荐。本发明可刻画用户潜在兴趣并预测热度趋势，提升推荐效果。