[发明专利]基于可更新结构中心选择算法的图卷积网络社区检测方法在审
| 申请号： | 202210904946.5 | 申请日： | 2022-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN115271985A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 段利国;邓丽平;郭玥;李爱萍 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00;G06F17/16;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原市科瑞达专利代理有限公司 14101 | 代理人： | 李富元 |
| 地址： | 030024 山西*** | 国省代码： | 山西;14 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于可更新结构中心选择算法图卷积网络的社区检测方法。该方法首先是计算节点的权重，进行初始结构中心节点选择；第二步是初始结构中心更新；第三步是扩充结构中心的近邻，构造平衡训练集；最后是训练GCN模型进行社区划分。本发明采用更新策略更新初始结构中心，不仅考虑网络拓扑信息和节点属性信息，而且解决了结构中心依赖问题。其中，结构中心作为社区代表被打上标签就是一个少量训练集，用这些训练集训练GCN模型，进行网络划分，实现无监督学习，达到社区发现的目的。本发明基于可更新结构中心选择算法结合GCN实现了社区发现的新模型,通过实验验证结果显示优于对比方法，可以提高社区检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 更新 结构 中心 选择 算法 图卷 网络 社区 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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