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一种融合节点属性和图结构的半监督社区发现方法

摘要

一种融合节点属性和图结构的半监督社区发现方法,属于网络分析技术领域。包括以下步骤:1)计算m个属性的信息熵;2)计算属性相似度;3)利用Jaccard相似度计算结构相似度;4)计算属性和结构总的相似度;5)寻找K个初始社区;6)初始化初始社区矩阵;7)结合半监督方法计算出社区划分矩阵;8)计算平衡值(trade‑off)分析参数的合理取值范围9)根据trade‑off和模块度获得最优的模块度及社区发现结果。本发明通过不断调节算法中涉及的参数来得到一种合理地划分方式,并最后给出对于社区发现最优结果以及算法参数合理范围;融合属性进行社区发现,给出了属性所占比例的合理范围,社区发现模块度和紧密度得到提高。

著录项

  • 公开/公告号CN110442800A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-11-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工程大学;

    申请/专利号CN201910659962.0

  • 申请日2019-07-22

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 150001黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室

  • 入库时间 2024-02-19 15:35:03

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-12-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/9536 申请日:20190722

    实质审查的生效

  • 2019-11-12

    公开

    公开

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