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专利名称：基于动态多视图学习模型的社交网络用户多标签分
类方法
专利类型：发明专利发明人：王莉,郑婷一,孟燕霞申请号：CN201910493547.2申请日：20190606公开号：CN110263236A公开日：20190920
摘要：本发明提供了基于动态多视图学习模型的社交网络用户多标签分类方法，包括如下步骤：针对特定社交网络数据集，构建用户的多视图表征；基于用户表征，构建多视图数据间深度融合表征模型；采用动态路由模型，更新参数并优化多视图特征；引入共享表征模型，对步骤三中的特征，构建目标函数。通过模型优化，并得到最优共享表征矩阵，最终利用共享矩阵实现任意用户的多标签分类。本方法实现了网络用户的多标签高效分类，解决了数据缺失导致模型学习性能下降、视图融合数量受限和模型无法满足多分类任务需求等问题，可以广泛应用于网络中用户精准分析、异常用户检测、用户关系挖掘、未知用户识别等场景。
申请人：太原理工大学
地址：030024 山西省太原市迎泽西大街79号
国籍：CN
代理机构：太原高欣科创专利代理事务所(普通合伙)
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