【摘 要】
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随着社交网络的发展,社交网络的用户数量急速增长,用户对个性化服务的需求也日益增加,为社交网络的发展带来了机遇:能够准确捕捉用户特性,建立用户画像并有针对性地提供服务成为社交网络能够吸引更多用户的关键。因此,用户画像方法近年来受到学术界和工业界的广泛关注。然而,新兴的社交网络平台的用户数还不具规模,能够直接用于用户画像分析的数据非常稀少且难以获取,仅凭稀少的数据对用户画像建模具有较大挑战。若能利用发
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随着社交网络的发展,社交网络的用户数量急速增长,用户对个性化服务的需求也日益增加,为社交网络的发展带来了机遇:能够准确捕捉用户特性,建立用户画像并有针对性地提供服务成为社交网络能够吸引更多用户的关键。因此,用户画像方法近年来受到学术界和工业界的广泛关注。然而,新兴的社交网络平台的用户数还不具规模,能够直接用于用户画像分析的数据非常稀少且难以获取,仅凭稀少的数据对用户画像建模具有较大挑战。若能利用发展的较为完善的社交网络帮助新兴社交网络用户构建画像,则能较好地解决数据稀缺的问题,更好地促进新兴社交网络的发展,即跨社交网络的用户画像分析方法。本文提出了一种基于迁移学习的跨网络用户画像构建算法,利用发展得较为完善的社交网络中的信息,帮助新兴社交网络构建用户画像,以解决新兴网络中用户数据不充分,用户画像难以获取的问题。该算法由三个部分构成:第一、为社交网络的不同特性,构建特征感知域间注意力模型,利用基于图卷积网络的方法结合用户的属性信息以及结构信息以获得用户表示,通过多头注意力机制将用户表示映射到不同的表示子空间;第二、为捕捉用户间的依赖信息,利用注意力机制和相似度计算模型,计算用户域间的相关性;第三、通过对抗学习机制,解决将数据从源域迁移至目标域过程中的域偏移问题。整个框架通过交替迭代训练实现最终的整体优化。另外,本文针对基于迁移学习的跨网络用户画像构建算法提出了改进算法,更加高效地实现精准的用户画像。实验结果表明,本文提出的基于迁移学习的跨网络用户画像方法及其改进算法可以有效地从源域社交网络提取信息,以帮助目标域社交网络构建用户画像,提升用户画像的准确性。
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