CN114741430B - 一种基于交互图传播的社交关系挖掘方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于交互图传播的社交关系挖掘方法。本发明输入每个用户的原始社交数据，构建用户之间社交行为组成的社交网络；提取任意两个用户之间的交互行为特征向量，进一步使用数据增强操作得到增强后的联合体特征向量；在增强后的联合体特征向量之间，将所述交互图的结构嵌入得到邻接矩阵；引入图神经网络学习模型，将增强后的不同联合体特征向量与所述邻接矩阵输入至图神经网络学习模型，预测得到联合体的输出特征向量，通过计算交叉熵损失的方法优化，将优化后图神经网络学习模型再进一步用于实际分类。本发明充分利用了用户间的复杂交互信息，大大提高了社交关系挖掘的准确性，有效降低了误差。

Description

一种基于交互图传播的社交关系挖掘方法
技术领域
本发明属于社交神经网络技术领域，尤其涉及一种基于交互图传播的社交关系挖掘方法。
背景技术
社交关系挖掘，是一种在社交网络中挖掘用户之间的语义关系的技术。在线社交网络存储了海量的用户之间的交互数据，使得挖掘用户间的社交关系具备巨大的研究价值，同时也在广告、推荐系统等方面具有广阔的应用前景，并且是当前社交网络分析中的研究热点。当前已有许多工作研究社交关系挖掘方法，Diehl等人在文献(Christopher PDiehl,Galileo Namata,and Lise Getoor.Relationship identification for socialnetwork discovery.In AAAI,2007)中尝试使用一种排序函数来挖掘邮件社交网络中的员工的上下级关系，Wang等人在文献(Chi Wang,Jiawei Han,Yuntao Jia,Jie Tang,DuoZhang,Yintao Yu,and Jingyi Guo.Mining advisor-advisee relationships fromresearch publication networks.In KDD,2010)中提出概率因子图模型在合著论文网络中挖掘作者的指导关系。Tang等人在文献(Wenbin Tang,Honglei Zhuang,and JieTang.Learning to infer social ties in large networks.In ECML-PKDD,2011)中提出一种通用的框架用于多类型社交网络的社交关系挖掘。Liu等人在文献(Jiaying Liu,FengXia,Lei Wang,Bo Xu,Xiangjie Kong,Hanghang Tong,and Irwin King.Shifu2:Anetwork representation learning based model for advisor-advisee relationshipmining.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,2019)中提出Shifu2模型利用网络表征学习技术，同时考虑节点和连边的属性特征来挖掘合著作者间的指导关系。然而上述诸多方法仅从用户层级挖掘社交关系，将用户之间的交互行为表示为节点之间的连边是不够的，无法更好表达用户之间复杂的交互信息。
图神经网络是为了解决非欧式空间的数据(例如社交网络)结构特征提取问题的深度学习模型。Thomas等人在文献(Thomas N Kipf and Max Welling.Semi-supervisedclassification with graph convolutional networks.ICLR,2017)中提出了图卷积神经网络GCN模型将传统卷积运算推广到图数据中。Petar等人在文献(Petar Veliˇckovi′c,Guillem Cucurull,Arantxa Casanova,Adriana Romero,Pietro Lio,and YoshuaBengio.Graph attention networks.ICLR,2018)中将注意力机制引入基于空间的图卷积网络，提出更加优化的图神经网络模型。
有上述分析可以发现，目前各种社交关系挖掘方法尽管取得了不错的检测效果，但若能够利用图神经网络模型的优越性能，关系挖掘效果还具有很大的提升空间。
发明内容
本发明的目的是提出一种基于交互图传播的社交关系挖掘方法，解决现有同类算法无法充分表达用户之间复杂的交互信息而导致挖掘精度下降问题。通过利用图注意力网络进行特征表达，获得最优社交关系识别模型，以实现社交关系挖掘目的。
为了达到以上目的，本发明采用的技术方案是一种基于交互图传播的社交关系挖掘方法，包括如下步骤：
步骤1，输入每个用户的原始社交数据，构建用户之间社交行为组成的社交网络；
步骤2，根据所述社交网络，通过特征工程预处理方法提取每个用户的特征向量，以及通过特征工程预处理方法提取任意两个用户之间的交互行为特征向量，然后，将每个用户的特征向量以及任意两个用户之间的交互行为特征向量联合表征为联合体特征向量，再对联合体特征向量进行归一化处理，进一步使用数据增强操作得到增强后的联合体特征向量；
步骤3，在增强后的联合体特征向量之间，若两两联合体间共享一个相同用户便构建传播路径，以构建交互图，并将所述交互图的结构嵌入得到邻接矩阵；
步骤4，引入图神经网络学习模型，将增强后的不同联合体特征向量与所述邻接矩阵输入至图神经网络学习模型，预测得到联合体的输出特征向量，利用部分已知社交关系标签计算所述图神经网络模型，通过计算交叉熵损失的方法优化，然后将优化后图神经网络学习模型再进一步用于实际分类。
并且，步骤2中所述每个用户的特征向量为代表第j个用户节点uj提取的特征向量；交互行为特征向量为/>代表第j个用户节点uj和第k个用户节点uk之间的交互行为il＝(uj,uk)的特征向量；
其中联合体特征向量表示为使用基于社交网络中用户之间的实际交互行为的合并操作得到：
其中，所述联合体nl由用户uj、uk和他们之间的交互行为il表示，concat为基于社交网络中用户之间的实际交互行为的特征向量合并操作。
进一步，步骤3的交互图为以两两用户以及用户间交互行为构成的数据增强的联合体特征向量作为节点，在所述联合体之间的传播路径为连边的图结构，表述为：
G＝(N,P,Hn)，
其中，N表示增强后联合体集合，P表示联合体间的传播路径所构成的图结构边，Hn为增强后的联合体特征向量hn构成的特征矩阵。
进一步，步骤4中所提到的图神经网络学习模型为两层图注意力网络，公式表示为：
Hf＝GAT2(GAT1(Hn,A),A)，
其中，H表示由增强后的联合体特征向量h组成的特征矩阵，GAT表示团神经网络模型，A为表示所述传播路径的邻接矩阵，Hf表示GAT模型输出的每个联合体的输出特征向量组成的特征矩阵。
更进一步，所述步骤4中，所提出的半监督学习方法使用
其中，代表训练数据集，Y代表每个联合体的标签，/>表示所属GAT模型输出特征矩阵第l行m列的值
本发明的方法区别于传统基于用户层面的关系挖掘方法，在用户的交互行为层面提出交互图传播的社交关系挖掘方法，交互图不仅同时考虑用户特征和交互行为特征，同时还利用用户交互行为的传播。具体而言，本发明首先将用户和用户间交互行为合并为联合；然后，在联合体之间建立传播路径，以构建用户交互传播的邻接矩阵；另外，我们利用图注意力网络模型来表征联合体特征并对每个联合体的关系标签进行分类。本发明充分利用了用户间的复杂交互信息，大大提高了社交关系挖掘的准确性，有效降低了误差。
附图说明
图1：为实施例的基于交互图传播的社交关系挖掘方法的说明图；
具体实施方式
本发明技术方案可采用软件技术实现自动流程运行。下面结合附图和实施例对本发明技术方案进一步详细说明。参见图1，本发明实施例具体步骤如下：
步骤1，输入每个用户的原始社交数据，构建用户间社交行为组成的社交网络；
步骤1.1，基于原始的社交数据，此步骤提取如下形式的带属性的社交图结构G＝(U,I,Hu,Hi)，其中U为用户节点集合，I为用户间的交互行为形成的交互边集合，Hu为用户节点提取的属性特征矩阵，Hi为交互边的属性特征矩阵；
步骤2，分别提取所述用户的特征向量以及两两用户之间的交互行为特征向量，将二者联合表征为联合体特征向量，再对联合体特征进行归一化处理，最后使用数据增强操作得到增强后的联合体特征向量；
步骤2.1，使用特征工程的方法，分别在数据中提取每位用户节点的属性特征向量hu，构建用户节点属性特征矩阵Hu，以及提取两两用户间的交互行为特征向量hi，构建用户间交互边属性特征矩阵Hi。
步骤2.2，上述所提到的用户特征向量代表用户节点uj提取的特征向量，交互行为特征向量为/>代表用户uj和uk之间的提取的交互行为il＝(uj,uk)的特征向量。其中联合体特征向量表示为/>使用基于社交网络中用户之间的实际交互行为的合并操作得到:
其中所述联合体nl由用户uj、uk和他们之间的交互行为il表示，concat为合并操作。
步骤3，在所述联合体间构建传播路径，以构建交互图，并将所述图结构嵌入邻接矩阵；
步骤3.1，构建联合体间的传播路径方法为：若两个联合体共享一个相同的用户节点，则在联合体间构建一条传播路径。
步骤3.2，基于得到的联合体和传播路径组成的交互图结构，生成对应的邻接矩阵，表述为：若联合体nl和nm共享一个相同的用户，则邻接矩阵Alm＝1。
步骤4，引入图神经网络学习模型，将增强后的不同联合体特征向量与所述邻接矩阵输入至图神经网络学习模型，预测得到联合体的输出特征向量，利用部分已知社交关系标签计算所述图神经网络模型，通过计算交叉熵损失的方法优化，然后将优化后图神经网络学习模型再进一步用于实际分类。
步骤4.1，所提到的图神经网络学习模型为两层图注意力网络，公式表示为：
Hf＝GAT2(GAT1(Hn,A),A)，
其中，H表示由特征向量h组成的特征矩阵，GAT表示图注意力模型，A为表示所述传播路径的邻接矩阵。
步骤4.2，其中对于每一层的GAT模型，首先计算每两个连接的联合体间的注意力系数：
是权重向量，||是合并操作，W为线性转移权重矩阵。
步骤4.3，通过softmax函数对注意力系数进行标准化：
步骤4.4，应用多头注意力机制，得到输出特征向量hn'，其中第一层GAT公式表示为：
第二层GAT公式表示为：
其中为不同注意力的归一化注意力系数，g为非线性激活函数。本步骤中第一层GAT对每一个注意力头进行合并操作，而第二层使用求和操作。
步骤4.5，使用半监督学习方法，利用部分已知社交关系标签计算所述图神经网络模型损失，对用户社交关系进行分类。
使用交叉熵半监督学习方法计算真实标签与模型训练得到的标签的损失，以此得到社交关系挖掘分类模型：
其中代表训练数据集，Y代表每个联合体的标签，/>表示所属GAT模型输出特征矩阵第l行m列的值。
申请人在Intel(R)Core(TM)i7-7700K CPU@4.20GHz、2080Ti GPU的计算机上运行,使用本实施例方法，使用公开的数据集DBLP和Enron与前沿基线方法进行比较，识别精确度、召回率、F1-score有了很大的提高，因此可以应用于推荐系统、幕后组织挖掘等领域。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神做举例说明。本发明技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改补充或者采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (1)

1.一种基于交互图传播的社交关系挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，输入每个用户的原始社交数据，构建用户之间社交行为组成的社交网络；
步骤2，根据所述社交网络，通过特征工程预处理方法提取每个用户的特征向量，以及通过特征工程预处理方法提取任意两个用户之间的交互行为特征向量，然后，将每个用户的特征向量以及任意两个用户之间的交互行为特征向量联合表征为联合体特征向量，再对联合体特征向量进行归一化处理，进一步使用数据增强操作得到增强后的联合体特征向量；
步骤3，在增强后的联合体特征向量之间，若两两联合体间共享一个相同用户便构建传播路径，以构建交互图，并将所述交互图的结构嵌入得到邻接矩阵；
步骤4，引入图神经网络学习模型，将增强后的不同联合体特征向量与所述邻接矩阵输入至图神经网络学习模型，预测得到联合体的输出特征向量，利用部分已知社交关系标签计算所述图神经网络模型，通过计算交叉熵损失的方法优化，然后将优化后图神经网络学习模型再进一步用于实际分类；
并且，步骤2中所述每个用户的特征向量为代表第j个用户节点uj提取的特征向量；交互行为特征向量为/>代表第j个用户节点uj和第k个用户节点uk之间的交互行为il＝(uj,uk)的特征向量；
其中联合体特征向量表示为使用基于社交网络中用户之间的实际交互行为的合并操作得到：
其中，所述联合体nl由用户uj、uk和他们之间的交互行为il表示，concat为基于社交网络中用户之间的实际交互行为的特征向量合并操作；
步骤3的交互图为以两两用户以及用户间交互行为构成的数据增强的联合体特征向量作为节点，在所述联合体之间的传播路径为连边的图结构，表述为：
G＝(N,P,Hn)，
其中，N表示增强后联合体集合，P表示联合体间的传播路径所构成的图结构边，Hn为增强后的联合体特征向量hn构成的特征矩阵；
步骤4中所提到的图神经网络学习模型为两层图注意力网络，公式表示为：
Hf＝GAT2(GAT1(Hn,A),A)，
其中，H表示由增强后的联合体特征向量h组成的特征矩阵，GAT表示团神经网络模型，A为表示所述传播路径的邻接矩阵，Hf表示GAT模型输出的每个联合体的输出特征向量组成的特征矩阵；
所述步骤4中，所提出的半监督学习方法使用
其中，代表训练数据集，Y代表每个联合体的标签，/>表示所属GAT模型输出特征矩阵第l行m列的值。/>
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