一种目标用户筛选方法、装置、系统以及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种目标用户筛选方法、装置、系统以及存储介质，属于用户推荐领域，方法包括：S1：根据所有用户数据构建得到各个用户数据的用户关系图；S2：随机抽取所有用户关系图中的任一用户关系图作为目标用户关系图，目标用户关系图包括多个用户初始节点以及多个与用户初始节点对应的至少一个邻居节点；S3：对所有用户初始节点以及所有用户初始节点对应的所有邻居节点进行筛选，得到种子节点数量；S4：根据当前时刻以及所有用户初始节点的种子节点数量进行目标Q表的绘制得到目标Q表。本发明专利技术能够提高筛选用户的效率以及准确性，充分地考虑了筛选用户的现实性和不确定性，避免了因筛选出用户的意愿不确定性造成推广资源浪费现象的发生。现象的发生。现象的发生。

【技术实现步骤摘要】
一种目标用户筛选方法、装置、系统以及存储介质


[0001]本专利技术主要涉及用户推荐
，具体涉及一种目标用户筛选方法、装置、系统以及存储介质。

技术介绍

[0002]如何找出有影响力的目标用户传播商品、服务、疾病等信息，使得最大程度地影响网络中的用户，这类问题被概括为社会网络信息传播的影响力最大化。该问题在企业营销、谣言预防、公共卫生领域的疾病防控信息传播等领域有着重要的意义。
[0003]为了从复杂的社交网络中找到目标用户使信息传播更广泛，通常的做法是通过推送信息，网络媒体传播,或者提供优惠活动等，对用户进行鼓励式传播。但是，大部分传播成本非常高，信息传播速度慢，且不确定传播的效果，这可能会浪费不少人力，物力，财力，尤其是边缘地区，他们的信息通信技术不太发达，信息传播速度可能会更慢。
[0004]为了降低传播成本，比较先进的技术会专门获取相对活跃的目标用户的信息，然后从海量的用户资源中筛选出与活跃用户具有相同特点的用户，对这些用户进行推广。然而，这种方式只考虑了用户筛选结果，而忽略了筛选用户的现实性和不确定性，不同的社会环境会影响筛选用户的效率和准确性，且筛选出的用户的意愿不确定性会造成推广资源的浪费。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种目标用户筛选方法、装置、系统以及存储介质。
[0006]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种目标用户筛选方法，包括如下步骤：
[0007]S1：利用网络爬虫方法获取多个用户数据，并根据所有所述用户数据构建得到各个所述用户数据的用户关系图；
[0008]S2：随机抽取所有所述用户关系图中的任一用户关系图作为目标用户关系图，所述目标用户关系图包括多个用户初始节点以及多个与所述用户初始节点对应的至少一个邻居节点；
[0009]S3：对所有所述用户初始节点以及所有所述用户初始节点对应的所有邻居节点进行筛选，得到多个所述用户初始节点的种子节点数量；
[0010]S4：获取当前时刻，根据所述当前时刻以及所有所述用户初始节点的种子节点数量进行目标Q表的绘制，得到目标Q表；
[0011]S5：判断所述目标Q表是否趋于收敛，若否，则进入下一时刻，并返回S4，直至所述目标Q表趋于收敛；若是，则将所有所述种子节点数量对应的用户初始节点均作为目标用户。
[0012]本专利技术解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种目标用户筛选装置，包括：
[0013]关系图构建模块，用于利用网络爬虫方法获取多个用户数据，并根据所有所述用户数据构建得到各个所述用户数据的用户关系图；
[0014]关系图抽取模块，用于随机抽取所有所述用户关系图中的任一用户关系图作为目标用户关系图，所述目标用户关系图包括多个用户初始节点以及多个与所述用户初始节点对应的至少一个邻居节点；
[0015]筛选模块，用于对所有所述用户初始节点以及所有所述用户初始节点对应的所有邻居节点进行筛选，得到多个所述用户初始节点的种子节点数量；
[0016]Q表绘制模块，用于获取当前时刻，根据所述当前时刻以及所有所述用户初始节点的种子节点数量进行目标Q表的绘制，得到目标Q表；
[0017]目标用户获得模块，用于判断所述目标Q表是否趋于收敛，若否，则进入下一时刻，并返回至所述Q表绘制模块,直至所述目标Q表趋于收敛；若是，则将所有所述种子节点数量对应的用户初始节点均作为目标用户。
[0018]基于上述一种目标用户筛选方法，本专利技术还提供一种目标用户筛选系统。
[0019]本专利技术解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种目标用户筛选系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的目标用户筛选方法。
[0020]基于上述一种目标用户筛选方法，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质。
[0021]本专利技术解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的目标用户筛选方法。
[0022]本专利技术的有益效果是：通过用户数据构建得到用户关系图，随机抽取用户关系图中的任一用户关系图得到用户初始节点以及邻居节点，对用户初始节点以及邻居节点的筛选得到种子节点数量，根据当前时刻以及种子节点数量的目标Q表绘制得到目标Q表，判断目标Q表是否趋于收敛，若是则将种子节点数量对应的用户初始节点均作为目标用户，能够提高筛选用户的效率以及准确性，充分地考虑了筛选用户的现实性和不确定性，避免了因筛选出用户的意愿不确定性造成推广资源浪费现象的发生。
附图说明
[0023]图1为本专利技术实施例提供的一种目标用户筛选方法的流程示意图；
[0024]图2为本专利技术实施例提供的一种目标用户筛选方法的Q表；
[0025]图3为本专利技术实施例提供的一种目标用户筛选装置的模块框图。
具体实施方式
[0026]以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。
[0027]图1为本专利技术实施例提供的一种目标用户筛选方法的流程示意图。
[0028]如图1所示，一种目标用户筛选方法，包括如下步骤：
[0029]S1：利用网络爬虫方法获取多个用户数据，并根据所有所述用户数据构建得到各个所述用户数据的用户关系图；
[0030]S2：随机抽取所有所述用户关系图中的任一用户关系图作为目标用户关系图，所述目标用户关系图包括多个用户初始节点以及多个与所述用户初始节点对应的至少一个邻居节点；
[0031]S3：对所有所述用户初始节点以及所有所述用户初始节点对应的所有邻居节点进行筛选，得到多个所述用户初始节点的种子节点数量；
[0032]S4：获取当前时刻，根据所述当前时刻以及所有所述用户初始节点的种子节点数量进行目标Q表的绘制，得到目标Q表；
[0033]S5：判断所述目标Q表是否趋于收敛，若否，则进入下一时刻，并返回S4，直至所述目标Q表趋于收敛；若是，则将所有所述种子节点数量对应的用户初始节点均作为目标用户。
[0034]应理解地，在生成的所述用户关系图中随机选择一个图(即所述目标用户关系图)，抽样后的图(即所述目标用户关系图)构造另一个新的环境，这个图是以某一个节点为中心指向其他节点的有向图，是一个人与其他人的关系图。
[0035]应理解地，如图2所示，Q表是指状态
‑
动作与估计的未来奖励之间的映射表，累积学习到的经验。
[0036]具体地，根据Q表(即所述目标Q表)选择下一个节点，直到Q表(即所述目标Q表)找到最优的种子节点集合(即所述目标用户)，可以快速选择出影响力较大的人即能使疫情信息传播尽可能的更远。
[0037]应理解地，直到Q表(即所述目标Q表)趋于稳定，最优种子集(即所述目标用户)选择完本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标用户筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：利用网络爬虫方法获取多个用户数据，并根据所有所述用户数据构建得到各个所述用户数据的用户关系图；S2：随机抽取所有所述用户关系图中的任一用户关系图作为目标用户关系图，所述目标用户关系图包括多个用户初始节点以及多个与所述用户初始节点对应的至少一个邻居节点；S3：对所有所述用户初始节点以及所有所述用户初始节点对应的所有邻居节点进行筛选，得到多个所述用户初始节点的种子节点数量；S4：获取当前时刻，根据所述当前时刻以及所有所述用户初始节点的种子节点数量进行目标Q表的绘制，得到目标Q表；S5：判断所述目标Q表是否趋于收敛，若否，则进入下一时刻，并返回S4，直至所述目标Q表趋于收敛；若是，则将所有所述种子节点数量对应的用户初始节点均作为目标用户。2.根据权利要求1所述的目标用户筛选方法，其特征在于，所述S1的过程包括：利用网络爬虫方法获取多个用户数据；根据所有所述用户数据构建得到各个所述用户数据的有向图网络；分别通过各个所述用户数据的有向图网络生成各个所述用户数据的用户关系图。3.根据权利要求1所述的目标用户筛选方法，其特征在于，所述S3的过程包括：S31：利用独立级联模型分别对各个所述用户初始节点以及各个所述用户初始节点对应的至少一个邻居节点进行传播处理，得到各个所述用户初始节点的激活节点数量；S32：分别判断各个所述用户初始节点的激活节点数量是否大于或者等于预设节点数量，若是，则执行S33；若否，则返回S2；S33：获取当前预算值，判断所述当前预算值是否等于预设预算值，若是，则将所述用户初始节点的激活节点数量作为所述用户初始节点的种子节点数量；若否，则返回S2。4.根据权利要求1所述的目标用户筛选方法，其特征在于，所述S4的过程包括：获取当前时刻，并计算所有所述用户初始节点的种子节点数量的平均值，得到种子节点数量平均值；筛选出所有所述用户初始节点的种子节点数量的最大值，得到种子节点数量最大值；根据所述当前时刻、所述种子节点数量平均值、所述种子节点数量最大值以及各个所述用户初始节点的种子节点数量进行Q函数计算，得到各个所述用户初始节点的Q函数；获得上一时刻的初始Q表，根据所述当前时刻、上一时刻的初始Q表、各个所述用户初始节点的种子节点数量以及Q函数进行初始Q表计算，得到各个所述用户初始节点的初始Q表；对所有所述初始Q表进行绘制，得到目标Q表。5.根据权利要求4所述的目标用户筛选方法，其特征在于，所述根据所述当前时刻、所述种子节点数量平均值、所述种子节点数量最大值以及各个所述用户初始节点的种子节点数量进行Q函数计算，得到各个所述用户初始节点的Q函数的过程包括：基于第一式，根据所述当前时刻、所述种子节点数量平均值、所述种子节点数量最大值以及各个所述用户初始节点的种子节点数量进行Q函数计算，得到各个所述用户初始节点的Q函数，所述第一式为：
其中，Q
t+1
(x,a)为第t+1时刻的Q函数，为第t时刻的种子...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡晓东，张言言，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：