[发明专利]社交网络分类中的头衔消歧

权利要求书

1.一种系统，包括：

在其上存储有指令的计算机可读介质，所述指令在由处理器执行时使所述系统：

形成深度表示数据结构，所述深度表示数据结构具有在深度表示数据结构中被表示为坐标的表示来自社交网络数据结构的头衔的第一矢量和表示来自社交网络数据结构的技能的第二矢量，

将一个或多个目标函数应用于在所述深度表示数据结构中的第一矢量和第二矢量的至少一个组合，使得得到针对所述至少一个组合中的每一个的目标函数输出；

将所述至少一个组合中的所述矢量的一个或多个坐标聚类成职业群，其中，所述职业群中的每个职业群中的每个坐标共享职业；

标识每个职业群的群代表；

标识第一成员简档的第一角色；

标识第一成员简档的一个或多个技能；

从所述一个或多个技能中移除与第一角色对应的任何技能；

标识具有与移除后的所述一个或多个技能最接近匹配的技能集合的群代表；

确定群代表的专长；以及

从第一角色并从群代表的专长确定与第一成员简档对应的职业。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述指令还使得所述系统优化所述矢量，从而使得所述组合中的所述矢量在n维空间内变得更接近在一起。

3.根据权利要求1所述的系统，其中形成所述深度表示数据结构包括：

对于社交网络数据结构中的多个不同头衔中的每一个，将头衔映射到具有n个坐标的第一矢量，其中，从预设范围随机地选择所述n个坐标中的每一个的值，其中每个头衔是社交网络数据结构中的头衔的标准化值；

将所述多个不同头衔中的每一个的所述第一矢量存储在所述深度表示数据结构中；

对于社交网络数据结构中的多个不同技能中的每一个，将技能映射到具有n个坐标的第二矢量，其中，从预设范围随机地选择所述n个坐标中的每一个的值，其中每个头衔是社交网络数据结构中的头衔的标准化值；以及

将所述多个不同技能中的每一个的所述第二矢量存储在所述深度表示数据结构中。

4.根据权利要求1所述的系统，其中从所述一个或多个技能中移除与第一角色对应的任何技能，标识具有与移除后的所述一个或多个技能最接近匹配的技能集合的群代表，确定群代表的专长，以及从第一角色并从群代表的专长确定与第一成员简档对应的职业，只在第一角色是模糊的情况下才执行。

5.根据权利要求1所述的系统，其中所述聚类是使用knn聚类算法来执行的。

6.根据权利要求1所述的系统，其中，给定职业群的群代表是在所述职业群中具有最多成员的坐标。

7.根据权利要求1所述的系统，其中所述指令还使得所述系统通过以下操作来优化所述深度表示数据结构：

使用两个或更多个所述矢量的所述至少一个组合中的每一个的对应目标函数输出来对两个或更多个所述矢量的所述至少一个组合中的每一个执行优化测试；

对于两个或更多个所述矢量的所述至少一个组合中的每一个确定所述组合是否通过了优化测试；以及

对于没有通过优化测试的任何组合，改动所述组合中矢量的一个或多个坐标，使得所述组合中的矢量在n维空间内变得更接近在一起。