[发明专利]一种基于切比雪夫滤波器的团体分布检测方法在审
| 申请号： | 201810455982.1 | 申请日： | 2018-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN110310209A | 公开（公告）日： | 2019-10-08 |
| 发明（设计）人： | 蔡晓东;王萌 | 申请（专利权）人： | 桂林远望智能通信科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 王鹏 |
| 地址： | 541001 广西壮族自治区桂林市七星*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于切比雪夫滤波器的团体分布检测方法，主要包括以下步骤：读取复杂网络数据，将复杂网络抽象为图模型；标签初始化，即为部分节点标记一个唯一的标签，用于表示该节点所在团体，其他节点不标记；将初始化的节点输入到切比雪夫滤波器，提取到图模型隐层特征；将提取的特征映射到标记节点空间进行处理，并将输出值输入到分类器中，具有相同标签的节点为同一团体。本发明使用切比雪夫滤波器半监督学习的方法实现团体分布的检测，使用了较少的参数发现网络的团体结构，并且提高了复杂网络团体分布检测的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 切比雪夫滤波器 团体 分布检测 复杂网络 图模型 标签 读取 半监督学习 标签初始化 标记节点 节点标记 团体结构 初始化 分类器 映射 隐层 抽象 输出 检测 网络 发现 | ||
【主权项】：
1.一种基于切比雪夫滤波器的团体分布检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：读取复杂网络数据，将复杂网络抽象为图模型；步骤2：对图模型中的节点进行标签初始化，即为部分节点标记一个唯一的标签，用于表示该节点所在的团体，其他节点不标记，使图模型可以用于半监督学习；步骤3：设置切比雪夫滤波器，用切比雪夫多项式参数化的选择进行设置；步骤4：将初始化的节点输入到切比雪夫滤波器，进行粗粒化和池化操作，提取图模型隐层特征；步骤5：将提取的特征映射到标记节点空间进行处理，并将输出值输入到分类器中，具有相同标签的节点为同一团体。
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