[发明专利]一种提升社交网络层次化社区检测划分效果的方法在审
| 申请号： | 202111387697.9 | 申请日： | 2021-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN114090903A | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 杨珉;张谧;丁岱宗 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06N3/08;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种提升社交网络层次化社区检测划分效果的方法。本发明将社区检测分为两步完成：首先根据现有社区拓扑结构，给定节点与社区的特征向量，预测社交网络图中每个节点的社区从属关系，并利用社交网络图中节点之间的连接关系优化现有的特征向量；而后利用深度学习中的强化学习技术，给定当前社区拓扑结构和社交网络图，预测调整现有社区的拓扑结构；重复上述两步骤直至收敛；给定一张社交网络图，能够预测其节点的社区划分情况。针对社交网络中出现的新增节点，继续重复上述步骤即可将新节点也纳入社区划分中。本发明方法在社区检测的模块度和归一化互信息上都远高于现有的GEMSEC算法、HCDE算法和ComE算法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提升 社交 网络 层次 社区 检测 划分 效果 方法 | ||
【主权项】：
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