[发明专利]一种基于关键传播结构感知的意见领袖识别方法和装置

权利要求书

1.一种基于关键传播结构感知的意见领袖识别方法，其特征在于：方法通过获取不同话题的微博内容作为输入，根据输入话题检索社交网络库，若不存在该话题则直接结束，若存在则取出该话题在微博中由用户和帖文的转发关系构成的信息传播网络，进而输入特征提取模块；

所述用户特征提取模块内部由用户中心度学习和聚合更新用户特征两个顺序操作的步骤组成，所述执行用户中心度学习操作对用户特征矩阵随机初始化，根据话题传播情况构建网络的邻接矩阵；之后进行聚合更新用户特征操作，基于节点中心度的消息传递机制聚合用户信息，构造新的图神经网络模型提取网络中用户的特征；所述用户特征提取模块输出用户表征矩阵输出至关键传播结构挖掘模块；

所述关键传播结构挖掘模块包括关键用户筛选单元、用户相似度学习单元、用户连通性分析单元和用户中心性分析单元构成的关键传播结构学习子模块以及更新关键结构邻接矩阵五个单元，所述关键用户筛选单元输入由用户特征提取模块输出的用户表征矩阵，用户相似度学习单元、用户连通性分析单元、用户中心性分析单元输入经过用户排序并挑选top-k_i个节点作为当前卷积层中的意见领袖节点的用户表征向量和索引信息；更新关键结构邻接矩阵输入所述用户相似度学习单元、所述用户连通性分析单元、所述用户中心性分析单元的输出值，计算得到网络中的关键传播结构；

所述关键用户筛选单元对用户重要度排序；

所述更新关键结构邻接矩阵单元更新筛选出来的意见领袖节点拓扑结构信息，更新领袖节点的邻接矩阵，与挖掘出的意见领袖共同构成网络中的关键传播结构；

之后，判断用户特征提取模块是否大于等于2，若是则训练调优后输出意见领袖的识别结果，若否则将生成结果输入所述用户中心度学习操作重新执行。

2.如权利要求1所述的一种基于关键传播结构感知的意见领袖识别方法，其特征在于：所述获取不同话题的微博内容的步骤为：基于话题关键词获取预设时间段的微博，通过预先设置的时间段以及关键词利用爬虫技术获取相关的微博内容，若微博内容之间是转发关系，则对应的两节点之间存在一条连边，基于不同的话题关键词下的用户帖子转发关系分别构建信息传播网络，并将不同的话题自定义分为不同的类别：政治、文化、社会、经济。

3.如权利要求2所述的一种基于关键传播结构感知的意见领袖识别方法，其特征在于：所述用户特征提取模块的聚合更新用户特征操作采用一个新的基于节点中心度的图卷积神经网络模型，输入为社交网络库中用户节点的特征矩阵X，以及所述用户节点之间的关系矩阵A，随机初始化用户特征矩阵，根据话题传播情况构建网络的邻接矩阵，接着基于节点中心度的消息传递机制聚合用户信息，构造新的图神经网络模型提取网络中用户的特征，其中利用每个节点在潜在空间中的近性中心度来衡量其他用户对于某个用户的重要性，同时能够考虑到网络中的拓扑结构信息，一个点的近性中心度较高，说明该点到网络中其他各点的距离总体来说较近，反之则较远，则消息聚合的方式为：

其中，i为节点，|V|表示图中所有节点的数量，W和W_c为参数矩阵，h_i表示节点i的特征向量，exp表示以自然常数e为底数的指数函数，cos(Wh_i,Wh_j)用节点的相似度衡量两个节点在潜在空间中的距离，潜在空间中距离越近，两个节点越相似，σ表示ReLU非线性激活函数，N_i表示节点i周围的所有邻居节点，该节点更新的特征向量与其相邻的所有节点有关，基于各个邻居节点的中心度，以不同的权重聚合邻居信息，用户特征提取模块构成一个新的基于节点中心度的图卷积层，用于提取不同层级的用户特征向量，并输入关键传播结构挖掘模块。