【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络推荐系统，特别是一种融合深度学习与社会推荐的异构网络社区发现方法。
技术介绍
1、在知识社会中，信息共享和发现非常重要，最终共享经济的接受和信息技术的进步，越来越多的知识贡献和发现活动正从线下转为线上。鉴于在线社区在打破地理和时间障碍方面的优势，有助于信息共享和发现，一个典型的社区将人们聚集在一个共同感兴趣的话题周围，在这些感兴趣的社区中，用户可以轻松地相互互动，共享知识、想法或其他相关信息。由于需要交换信息、建立友谊和建立声誉，用户有强烈的动机参与社区。社交网络平台培养社区，因为它们对在线广告、精准营销和品牌管理很有用，一方面，在线社区中的用户从彼此共享信息中受益，与其他成员建立联系，促进在线服务；另一方面，随着在线社交网络中社区的迅速发展，用户很难选择合适的社区加入，因此，从业者和研究人员都试图设计出实现社区发现的方法。
2、早期的社区推荐尝试采用相似性搜索策略为用户推荐社区，随后协同过滤在推荐系统中发挥着重要的作用，用户可能属于多个社区。现有技术大多需要辅助信息，如用户项目交互或评级历史，并进一步假设...
【技术保护点】
1.一种融合深度学习与社会推荐的异构网络社区发现方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种融合深度学习与社会推荐的异构网络社区发现方法，其特征在于：步骤1中所述元路径的表达式如下：
3.根据权利要求1所述的一种融合深度学习与社会推荐的异构网络社区发现方法，其特征在于：步骤1中，构建用户-用户社交网络选择的有效元路径具体为起始节点与结束节点均为用户实体的元路径。
4.根据权利要求1所述的一种融合深度学习与社会推荐的异构网络社区发现方法，其特征在于：步骤1中，构建用户-社区二分网络，包括如下两种情形：
5...
【技术特征摘要】
1.一种融合深度学习与社会推荐的异构网络社区发现方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种融合深度学习与社会推荐的异构网络社区发现方法，其特征在于：步骤1中所述元路径的表达式如下：
3.根据权利要求1所述的一种融合深度学习与社会推荐的异构网络社区发现方法，其特征在于：步骤1中，构建用户-用户社交网络选择的有效元路径具体为起始节点与结束节点均为用户实体的元路径。
4.根据权利要求1所述的一种融合深度学习与社会推荐的异构网络社区发现方法，其特征在于：步骤1中，构建用户-社区二分网络，包括如下两种情形：
5.根据权利要求4所述的一种融合深度学习与社会推荐的异构网络社区发现方法，其特征在于，若不存在社区实体类型，则需将异构信息网络划分初始社区后，再构建用户-社区二分网络，包括如下步骤：
6.根据权利要/5所述的一种融合深度学习与社会推荐的异构网络社区发现方法，其特征在于，步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘井莲，张子潇，赵卫绩，刘永俊，司亚利，
申请(专利权)人：常熟理工学院，
类型：发明
国别省市：
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