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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种负面舆情传播抑制方法、系统、设备及存储介质，其中方法包括：对社交网络中所有节点的进行邻域采样，生成关系图，获取关系图中节点的特征表示，完成节点的嵌入；在无监督环境中学习节点特征表示，并使用损失函数对学习的过程进行评估，通过基于图的损失函数对输出表示进行优化，调整参数；在完成节点嵌入的基础上，根据样本分布的紧密程度，选择基于密度的聚类算法来对社交网络进行节点聚类，获取网络中基于密度的聚类簇；识别聚类簇中的重要簇，缩小候选种子节点集的范围，在重要簇中识别重要节点作为种子节点进行负面舆情传播的抑制；本发明显著减少模型训练的时间开销，在社交网络的虚假信息传播抑制中取得了良好效果。
主权项：1.一种负面舆情传播抑制方法，其特征在于，包括：1对社交网络中所有节点进行邻域采样，生成关系图，利用基于深度学习的图嵌入获取关系图中节点的特征表示，完成节点的嵌入；所述图嵌入过程包括图采样和聚合；2在无监督环境中学习节点特征表示，并使用损失函数对学习过程进行评估，通过基于图的损失函数对输出表示进行优化，调整参数；3在完成节点嵌入的基础上，根据样本分布的紧密程度，选择基于密度的聚类算法来对社交网络进行节点聚类，获取网络中基于密度的聚类簇；4识别聚类簇中的重要簇，缩小候选种子节点集的范围，在重要簇中识别重要节点作为种子节点进行负面舆情传播的抑制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种负面舆情传播抑制方法、系统、设备及存储介质
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