[发明专利]基于人工智能的社区发现方法在审
| 申请号： | 201910830477.5 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN110610434A | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | 马涛 | 申请（专利权）人： | 成都威嘉软件有限公司 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00 |
| 代理公司： | 11340 北京天奇智新知识产权代理有限公司 | 代理人： | 杨春 |
| 地址： | 610000 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于人工智能的社区发现方法，该方法包括：以用户节点为顶点，社交关系为边，建立社交网络图；将随时间变化的社交网络图组成时间演进网络；对所述时间演进网络进行划分，确定关键时间点；将不同时间段下子网络的编码代价进行累加，得到时间演进网络的编码代价；通过最小化所述编码代价，将社交网络分解成同质分区。本发明提出了一种基于人工智能的社区发现方法，在面对具有链路缺失或具有噪声数据的网络时，有效降低了网络突变和累加误差对社区发现精度的影响，不仅考虑节点直接邻居的影响，还考虑间接邻居的影响，从而降低算法对邻域阈值参数的敏感性，有效提高社区归属结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 编码代价 社区发现 时间演进 网络 网络图 人工智能 随时间变化 间接邻居 累加误差 社交关系 社交网络 用户节点 噪声数据 阈值参数 时间点 时间段 最小化 累加 链路 同质 算法 突变 分区 归属 分解 邻居 社区 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工智能的社区发现方法，其特征在于，包括：/n以用户节点为顶点，社交关系为边，建立社交网络图；/n将随时间变化的社交网络图组成时间演进网络；对所述时间演进网络进行划分，确定关键时间点；/n将不同时间段下子网络的编码代价进行累加，得到时间演进网络的编码代价；/n通过最小化所述编码代价，将社交网络分解成同质分区。/n
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