申请/专利权人：中国科学院软件研究所

申请日：2022-10-25

公开（公告）日：2023-10-03

公开（公告）号：CN115481609B

主分类号：G06F40/169

分类号：G06F40/169;G06F40/242;G06F40/30;G06F16/958;G06N3/042;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.10.03#授权;2023.01.03#实质审查的生效;2022.12.16#公开

摘要：本公开涉及用于网络论坛的用户发文说服力预测方法、装置、计算机设备和存储介质。用于网络论坛的用户发文说服力预测方法包括：进行数据采集；进行用户特征提取；进行文本特征提取；进行各类节点信息聚合，获得节点嵌入向量；进行说服力预测。根据本公开，可以对论坛中帖子的直接评论进行是否具有说服力的预测，能够在线上的商品营销、品牌公关和舆论引导等领域提供帮助。

主权项：1.一种用于网络论坛的用户发文说服力预测方法，其特征在于，包括：进行数据采集，所述数据采集包括从论坛中获取用户数据；进行用户特征提取；进行文本特征提取，所述文本特征提取包括对帖子和评论的文本特征进行提取；进行各类节点信息聚合，所述各类节点信息聚合包括异构节点、边构建的异构图神经网络，所述异构节点的类型包括用户、评论、帖子，所述边包括帖子、评论、用户间相互关系形成的边，获得聚合各类节点信息的节点嵌入向量；进行说服力预测，所述说服力预测包括利用所述节点嵌入向量作为输入，预测评论节点与帖子节点之间的说服关系；所述进行各类节点信息聚合包括：在包含所述异构图神经网络的模型中计算不同类型的节点信息聚合权重，按照对应权重进行各类节点信息的聚合得到聚合后的节点信息；所述计算不同类型的节点信息聚合权重包括利用注意力机制计算不同类型的节点信息聚合权重；所述节点嵌入向量中的节点信息包括用户特征、文本语义特征、文本说服特征、评论与帖子节点关系。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院软件研究所 网络论坛的用户发文说服力预测方法、装置、设备和介质

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