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一种基于属性图信息的社交网络社团发现方法和系统

摘要

本发明提出了一种基于属性图信息的社交网络社团发现方法和系统,包括网络构建模块、数据预处理模块、模型构建模块、模型求解模块、社团发现模块以及结果展示模块,其中,所述网络构建模块将社交网络数据构建为属性网络,数据预处理模块执行服务器计算指令,获得网络的邻接矩阵、属性关联度矩阵而隶属度矩阵,模型构建模块获取输入参数后在服务器构建关于隶属度矩阵的最优化问题,模型求解模块在得到模型构建模块构建完成的指令后开始对最优化问题进行迭代求解,计算获得最有的隶属度矩阵,社团发现模块在得到最优的隶属度矩阵后执行社团发现指令,最后将社团发现结果通过展示模块进行输出展示。本发明直接作用于带有属性的社交网络数据集合,能够针对社交网络进行社团发现功能,效果准确度高,能够解决社交网络中的社团发现问题。

著录项

  • 公开/公告号CN112084424A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202010947352.3

  • 发明设计人 许明;潘翔宇;胡伦;

    申请日2020-09-10

  • 分类号G06F16/9536(20190101);G06F17/11(20060101);G06F17/16(20060101);G06Q50/00(20120101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新南一道009号中国科技开发院孵化大楼218室

  • 入库时间 2023-06-19 09:12:09

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