利用多源社交网络的合作学习进行用户兴趣分析方法及系统

摘要

本发明公开了一种利用多源社交网络的合作学习进行用户兴趣分析方法及系统，包括：构建多源用户信息数据集；对于S个信息源，为全部的社交媒体用户定义S个预测模型，所述S个预测模型构成用户兴趣预测模型；将S个预测模型对应的权重矩阵分割成代表多源信息一致性的权重矩阵与代表多源信息互补性的权重矩阵；构建关于权重和置信度的损失函数；对所述用户兴趣预测模型赋予所述损失函数，并进行迭代优化；将待分析的社交用户多信息源输入到优化后的用户兴趣预测模型，输出该社交用户的兴趣爱好分类的预测。本发明充分利用了多源信息互补性，有效的提高了社交用户兴趣预测的准确度。