【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种潜在用户识别方法及相关装置，属于数据挖掘领域。
技术介绍
1、潜在用户识别是许多领域的一个关键问题，如社交媒体、电子商务和推荐系统，准确识别潜在用户将通过提高推广的转化率和提供个性化决策支持来使服务平台受益。
2、潜在用户识别的目标是学习用户偏好并识别在服务平台中对产品/内容表现出行为或兴趣的目标用户。为了建模用户和服务平台中的产品/内容之间的复杂互动，现有识别方法主要依赖于将它们转化为由图神经网络形成的同质图，或者捕捉不同类型节点的异构特征以维护差异化关系，然而，尽管用户-产品间的活动图中的互动关系可以反映用户的兴趣，但是仍存在多方面影响用户决策（即偏好）的因素没有计及，因此现有的识别方法准确性较差。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种潜在用户识别方法及相关装置，解决了
技术介绍
中披露的问题。
2、根据本公开的一个方面，提供一种潜在用户识别方法，包括：
3、构建异构网络；其中，在异构网络中，将用户和影响用户决策的因素作为节点；>
4、根据异构本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种潜在用户识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的潜在用户识别方法，其特征在于，将节点的特征信息拆分成影响用户决策的不同层面的特征信息，包括：
3.根据权利要求1所述的潜在用户识别方法，其特征在于，根据异构网络中节点间的拓扑结构、以及拆分后的特征信息，在各层面对用户节点进行分组，确定各层面的组特征信息，包括：
4.根据权利要求3所述的潜在用户识别方法，其特征在于，分组邻接矩阵，公式为：
5.根据权利要求3所述的潜在用户识别方法，其特征在于，计算组之间的邻接矩阵，公式为：
6.根据权利要求3...
【技术特征摘要】
1.一种潜在用户识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的潜在用户识别方法，其特征在于，将节点的特征信息拆分成影响用户决策的不同层面的特征信息，包括：
3.根据权利要求1所述的潜在用户识别方法，其特征在于，根据异构网络中节点间的拓扑结构、以及拆分后的特征信息，在各层面对用户节点进行分组，确定各层面的组特征信息，包括：
4.根据权利要求3所述的潜在用户识别方法，其特征在于，分组邻接矩阵，公式为：
5.根据权利要求3所述的潜在用户识别方法，其特征在于，计算组之间的邻接矩阵，公式为：
6.根据权利要求3所述的潜在用户识别...
【专利技术属性】
技术研发人员：王帅，陈新尧，林丽，夏凯文，龚伟，惠维，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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