识别在线产品社区高价值用户创意的系统及方法

技术特征：
1.一种识别在线产品社区高价值用户创意的方法，其特征是包括以下步骤：s1、从在线产品社区的创意文本和用户-创意关系提取表征创意和用户属性的8个特征，包括创意语义熵、创意模态、创意情感倾向、用户等级、用户活跃时长、用户pagerank中心性、用户中介中心性、用户邻近中心性；s2、构建创意节点邻接矩阵；s3、引入图注意力神经网络，构造单个注意力机制，计算融合8个属性特征和邻接矩阵的注意力系数α
ij
；s4、构造多层注意力机制，计算累加的融合8个特征和邻接矩阵的注意力系数α
′
ij
；s5、构造卷积层，输出节点i的卷积层结果s6、通过softmax函数(归一化指数函数)加权值输出节点i对应创意价值类别的概率p
i,n
，得到创意节点i隶属创意价值类别；通过以上步骤，以用户提出的某创意文本为识别对象，输入算法模型参数，获得该创意文本所属创意价值类别及排序结果。2.根据权利要求1所述的一种识别在线产品社区高价值用户创意的方法，其特征是：在步骤s1中，从在线产品社区的创意文本和用户-创意关系中采集的文本数据，对文本标题和内容进行预处理，剔除标点符号，仅保留中文字符，将用户互动关系处理为图网络结构数据，构建用户互动关系网络。3.根据权利要求1所述的一种识别在线产品社区高价值用户创意的方法，其特征是：在用户-创意关系中，对企业回复的创意评论文本，应用纳入文本情感协变量的结构化主题模型(stm)算法确定创意价值标签。4.根据权利要求3所述的一种识别在线产品社区高价值用户创意的方法，其特征是：结构化主题模型算法的步骤为：s01、步骤1：从基于文档情感协变量x
d
的广义线性模型(glm)中生成文档
–
主题分布先验概率θ
d
；for k＝1
…
k-1；(式中p表示协变量数量,k表示主题数量.γ
k
的先验分布是均值为0且具有共享方差的正态分布,其中服从逆伽玛分布；θ
d
～logisticnormal
k-1
(γ
′
x
′
d
,σ)；(式中d表示文档的数量,θ
d
服从对数正态分布,其中γ系数矩阵由p行k-1列的γ
k
组成，协变量x
d
为p维行向量,每个文档的θ
d
值受协变量x
d
影响)s02、由基准词分布(m),主题偏差(kt),协变量偏差(kc)及其交互项偏差(ki)生成主题-词项分布先验概率β
d,k,v
；for v＝1
…
v and k＝1
…
k；式中：m是基准词分布，kt是主题偏差，kc是协变量偏差，ki是交互项偏差)s03、对于文档ω
i
，逐一生成对应的主题和词语；从z
d,n
～multinomial
k
(θ
d
),for n＝1
…
n
d
中抽样生成文档
–
主题分布概率θ
d
向量；从w
d,n
～multinomialv(bz
d,n
),for n＝1
…
n
d
,中抽样生成主题-词项分布概率β
d,k,v
向
量；输出纳入协变量x
d
影响的文档-主题分布矩阵θ
d
，主题-词项分布矩阵β
d,k,v
。5.根据权利要求1所述的一种识别在线产品社区高价值用户创意的方法，其特征是：创意节点邻接矩阵的节点属性和节点邻接矩阵作为图注意力神经网络的输入参数。6.根据权利要求1所述的一种识别在线产品社区高价值用户创意的方法，其特征是：在步骤s6，softmax函数中，对不同类别赋值不同权重。7.一种识别在线产品社区高价值用户创意的系统，其特征是：包括预处理模块、提取模块、训练模块、拼合模块、分类模块和控制处理模块；预处理模块，用于处理用户创意文本和用户评论文本，并构建用户互动关系网络，为提取模块参数的输入做准备；提取模块，用于提取并计算表征创意属性和用户属性的8个特征，表征创意语义关联性的节点邻接矩阵，为图注意力神经网络模型训练做输入准备；训练模块，基于图注意力神经网络训练，计算单个和多层注意力机制下的创意节点注意力系数，为池化卷积输出做输入准备；拼合模块，构造池化的卷积层，输出创意节点i的卷积结果；分类模块，通过softmax函数加权输出创意节点i对应创意价值类别的概率p
i,n
，划分创意节点i隶属创意价值的类别；控制处理模块，用于控制处理从用户创意文本、用户评论文本和用户互动关系的预处理、特征提取、模型训练、池化拼合、分类处理和降序输出。8.根据权利要求7所述的一种识别在线产品社区高价值用户创意的系统，其特征是：基于图注意力神经网络训练模型参数，包括计算单个和多层注意力机制下的创意节点注意力系数，池化卷积和softmax函数加权输出创意价值隶属类别。9.一种电子设备，其特征是：所述电子设备包括：至少一个处理器和至少一个存储器；所述存储器用于存储一个或多个如权利要求7～8任一项所述的系统的程序指令；所述处理器，用于运行一个或多个程序指令，用以执行如权利要求1-6任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征是：所述计算机可读存储介质中包含一个或多个如权利要求7～8任一项所述的系统的程序指令；所述一个或多个程序指令用于执行如权利要求1-6任一项所述的方法。

技术总结
本发明提供一种识别在线产品社区高价值用户创意的方法及系统，包括以下步骤：S1、从在线产品社区的创意文本和用户-创意关系提取表征创意和用户属性的8个特征；S2、构建创意节点邻接矩阵；S3、引入图注意力神经网络，构造单个注意力机制，计算融合8个属性特征和邻接矩阵的注意力系数α


技术研发人员：吴俊 黄鹂强 杨洋 曾丽帆 付自政
受保护的技术使用者：浙江大学 八戒科技服务有限公司
技术研发日：2022.01.28
技术公布日：2022/5/31