关系链画像方法、装置、存储介质和计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及一种关系链画像方法、装置、存储介质和计算机设备，所述方法包括：获取待分析用户的自我中心网络，自我中心网络的节点表示待分析用户的好友，节点与节点之间的边表示对应的两个节点为好友关系；针对自我中心网络的各节点，生成对应的分圈向量，并根据各节点之间的距离，生成节点团，分圈向量的每个维度表示节点属于该维度对应的圈子的概率；根据各节点的特征向量，判别节点团与待分析用户之间的关系类别；在满足判别结束条件时，根据各节点的分圈向量确定各节点所属圈子，并根据各圈子内存在的节点团与待分析用户之间的关系类别，确定该圈子与待分析用户之间的关系类别。本申请提供的方案可以对具有多种关系类型的关系链进行画像。

【技术实现步骤摘要】
关系链画像方法、装置、存储介质和计算机设备
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种关系链画像方法、装置、存储介质和计算机设备。
技术介绍
随着社交产品的不断发展，对用户的深入理解为各项业务，如广告、社交推荐等等，带来了巨大的收益。社交网络中，理解用户不仅仅在于对于用户本身的属性，如年龄、兴趣等方面的了解，更重要的是在于充分挖掘用户与用户之间的关系，如亲人、同事和同学等等。将社交网络中用户之间的关系称为关系链，通过社交网络中用户的公开数据对于用户之间的关系进行分类的工作称为关系链画像。传统关系链画像方法中，将用户的好友进行分圈并对圈子进行打标，进而通过圈子的标签来确定用户与好友的关系类型。然而，该方法得到的分圈结果不可重叠，导致每个好友只能在一个圈子里，即同一对好友只能保留一种关系类型，而社交关系往往是错综复杂的，比如大学同学进入同一家公司便成了同事，传统方法无法对这种具有多种关系类型的关系链进行画像。
技术实现思路
基于此，有必要针对传统方法无法对具有多种关系类型的关系链进行画像的技术问题，提供一种关系链画像方法、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种关系链画像方法，包括：/n获取待分析用户的自我中心网络，所述自我中心网络的节点对应的用户为所述待分析用户的好友，所述自我中心网络的节点与节点之间的边，表示对应的两个节点之间为好友关系；/n针对所述自我中心网络的各节点，生成对应的分圈向量，并根据各节点之间的距离，生成节点团，所述分圈向量的每个维度表示所述节点属于该维度对应的圈子的概率；/n根据各节点的特征向量，判别所述节点团与所述待分析用户之间的关系类别；/n在满足判别结束条件时，根据各节点的分圈向量确定各节点所属圈子，并根据各圈子内存在的节点团与所述待分析用户之间的关系类别，确定该圈子与所述待分析用户之间的关系类别。/n

【技术特征摘要】
1.一种关系链画像方法，包括：
获取待分析用户的自我中心网络，所述自我中心网络的节点对应的用户为所述待分析用户的好友，所述自我中心网络的节点与节点之间的边，表示对应的两个节点之间为好友关系；
针对所述自我中心网络的各节点，生成对应的分圈向量，并根据各节点之间的距离，生成节点团，所述分圈向量的每个维度表示所述节点属于该维度对应的圈子的概率；
根据各节点的特征向量，判别所述节点团与所述待分析用户之间的关系类别；
在满足判别结束条件时，根据各节点的分圈向量确定各节点所属圈子，并根据各圈子内存在的节点团与所述待分析用户之间的关系类别，确定该圈子与所述待分析用户之间的关系类别。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括步骤：
在不满足判别结束条件时，返回针对所述自我中心网络的各节点，生成对应的分圈向量，并根据各节点之间的距离，生成节点团的步骤，直至满足判别结束条件。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在判别得到的所述节点团与所述待分析用户之间的关系类别，为所述节点团所带标签的概率小于或等于第一阈值时，判定满足判别结束条件。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各节点的特征向量，判别所述节点团与所述待分析用户之间的关系类别，包括：
获取节点团中各节点的特征向量；
将各节点的特征向量组合为特征矩阵，任何一个节点的特征向量对应于该特征矩阵中的一行或一列；
根据所述特征矩阵，判别所述节点团与所述待分析用户之间的关系类别。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各节点的分圈向量确定各节点所属圈子，包括：
比较各节点的分圈向量的每个维度值与第二阈值的大小；
将各节点的分圈向量的各维度值中，大于或等于所述第二阈值的维度值对应的圈子，确定为所述节点所属圈子。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各圈子内存在的节点团与待分析用户之间的关系类别，确定该圈子与待分析用户之间的关系类别,包括：
根据圈子内的各节点的分圈向量之间的距离，生成位于该圈子的节点团；
根据各节点的特征向量，判别该圈子的节点团与所述待分析用户之间的关系类别；
将所得到的关系类别中，对应的该圈子的节点团数目最多的关系类别，作为该圈子与待分析用户之间的关系类别。


7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定该圈子与待分析用户之间的关系类别之后，还包括：
获得所述待分析用户的好友用户在所述待分析用户的自我中心网络的第一圈子集合，所述第一圈子集合中的元素，为所述好友用户在所述待分析用户的自我中心网络中所属圈子与所述待分析用户之间的关系类别；
获得所述待分析用户在所述好友用户的自我中心网络的第二圈子集合，所述第二圈子集合中的元素，为所述待分析用户在所述好友用户的自我中心网络中所属圈子与所述好友用户之间的关系类别；
根据所述第一圈子集合和所述第二圈子集合，确定所述待分析用户与所述好友用户的关系链类型。


8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过已训练生成式对抗网络的...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋重钢，廖君，凌国惠，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44