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公开(公告)号：CN107070702B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710146243.X
申请日：2017-03-13
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于合作博弈支持向量机的用户账号关联方法及其装置，该方法包含：采用Pairwise思想通过源网络中的账号和目标网络中的账号构建出账号对集合，划分出训练集和测试集，使用高斯核支持向量机进行训练；对测试集中的账号对通过模型分别计算后验概率，并进行排序构建偏好顺序集；根据每个账号的偏好顺序集进行稳定匹配，得到所有账号之间的关联结果；在账号的偏好顺序基础上增加已关联账号作为先验知识，通过先验知识提升稳定匹配算法中的关联优先级，最终得到加强的账号关联结果。本发明方法简单，易于实现，能准确高效地发现用户关联的账号，为全面了解认识用户、充分管控检测用户提供了技术基础，具有较强的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN104991956A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510431015.8
申请日：2015-07-21
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
CPC classification number: G06F17/30864 , G06Q50/01
Abstract: 本发明涉及基于主题概率模型的微博传播群体划分与活跃度评估方法，有效解决按传播群体划分，将参与微博话题传播的账户划分为多个群组，量化每个群组中活跃的微博账户，方法是，以特定事件的关键词为基础，获取微博具体文本信息以及参与微博传播的账户集合，以单个微博的文本内容以及参与微博的账户集合输入，构造参与人员表，对样本库中的每一条微博基于主题概率生成模型，从构建的词汇表和参与人员表中根据模型中的群体-主题，主题-词以及群体-人抽样出词和参与人员，采用吉布斯抽样的方法进行计算，采用归并排序算法对每个主题下所包含的单词以及每个群体中所包含的人进行排序，本发明方法简单，及时掌握微博热点、情感倾向和舆论引导。
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公开(公告)号：CN104991956B
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201510431015.8
申请日：2015-07-21
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及基于主题概率模型的微博传播群体划分与活跃度评估方法,有效解决按传播群体划分,将参与微博话题传播的账户划分为多个群组,量化每个群组中活跃的微博账户,方法是,以特定事件的关键词为基础,获取微博具体文本信息以及参与微博传播的账户集合,以单个微博的文本内容以及参与微博的账户集合输入,构造参与人员表,对样本库中的每条微博基于主题概率生成模型,从构建的词汇表和参与人员表中根据模型中的群体‑主题,主题‑词以及群体‑人抽样出词和参与人员,采用吉布斯抽样的方法进行计算,采用归并排序算法对每个主题下所包含的单词以及每个群体中所包含的人进行排序,本发明方法简单,及时掌握微博热点、情感倾向和舆论引导。
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公开(公告)号：CN107070702A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710146243.X
申请日：2017-03-13
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于合作博弈支持向量机的用户账号关联方法及其装置，该方法包含：采用Pairwise思想通过源网络中的账号和目标网络中的账号构建出账号对集合，划分出训练集和测试集，使用高斯核支持向量机进行训练；对测试集中的账号对通过模型分别计算后验概率，并进行排序构建偏好顺序集；根据每个账号的偏好顺序集进行稳定匹配，得到所有账号之间的关联结果；在账号的偏好顺序基础上增加已关联账号作为先验知识，通过先验知识提升稳定匹配算法中的关联优先级，最终得到加强的账号关联结果。本发明方法简单，易于实现，能准确高效地发现用户关联的账号，为全面了解认识用户、充分管控检测用户提供了技术基础，具有较强的实际应用价值。
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