公开(公告)号：CN115907865A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211408791.2

申请日：2022-11-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 段思睿 ,  龙雨洵 ,  肖云鹏 ,  庞育才 ,  王蓉 ,  余翔 ,  李暾

IPC: G06Q30/0251 ,  G06Q30/0601 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明属于网络对齐领域，具体涉及一种基于张量分解和全貌表示的跨电商书城用户对齐方法，包括：提取电商书城平台用户的基本属性信息和用户行为数据信息；采用“用户‑行为‑图书”张量分解模型对用户行为数据信息进行同态补偿；采用UBN2vec全貌表示模型对补偿后的电商书城用户数据进行处理；使用用户兴趣群组分块索引模型对电商书城用户进行兴趣群组划分，将兴趣偏好不同的用户划分到不同的兴趣群组中；计算同一兴趣群组中用户节点嵌入表示矢量间的相似度，选取另一平台中相似度最高的用户作为待匹配用户的对齐用户。本发明减少了兴趣差别较大用户的匹配次数，降低了匹配过程的复杂度，最终精准高效地实现对跨书城平台用户的对齐。