【摘 要】
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针对网络中社交用户的属性信息划分不明确问题，提出了一种基于知识图谱的多粒度社交用户画像构建方法。利用知识图谱映射用户信息，结合图谱分类划分映射数据多维度的属性类别，建立社交用户集。赋予了集合中每位用户对应属性标签的同等权重值，计算权重参数及兴趣标签频次，再根据用户点击频次信息，构建多粒度社交网络中用户的连续活动位置序列及活动范围序列，统一计算与划分序列中每位用户特征，完成用户画像的建立。仿真实验证
【基金项目】
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海南省重点研发计划项目（ZDYF2020039）；
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针对网络中社交用户的属性信息划分不明确问题，提出了一种基于知识图谱的多粒度社交用户画像构建方法。利用知识图谱映射用户信息，结合图谱分类划分映射数据多维度的属性类别，建立社交用户集。赋予了集合中每位用户对应属性标签的同等权重值，计算权重参数及兴趣标签频次，再根据用户点击频次信息，构建多粒度社交网络中用户的连续活动位置序列及活动范围序列，统一计算与划分序列中每位用户特征，完成用户画像的建立。仿真实验证明，所提方法下用户画像构建时间最高运行运行时间不超过25 ms，对应属性匹配重叠数量最高为705，匹配度较高，说明所构建的用户画像信息划分较明确。
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