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一种统一化融合内容信息的半监督社团检测方法

摘要

本发明属于复杂网络分析技术领域,具体涉及一种统一化融合内容信息的半监督社团检测方法。本发明的步骤为:形式化带有节点内容网络中的拓扑和内容信息;利用基于非负矩阵分解的生成框架实现基于标准NMF和SNMF的拓扑子模型,计算结构相似度构建must‑link先验信息以调整节点社团隶属度,借鉴pLSA主题模型思想,基于非负矩阵分解构建内容子模型;引入平衡因子统一化融合具有先验信息的拓扑子模型和内容子模型,进而构建统一化融合节点内容半监督社团检测模型,最后,利用梯度下降法学习模型参数,得到节点的社团隶属度矩阵,进行聚类以挖掘网络中社团结构,运用标准化互信息熵NMI和调整兰德系数ARI对模型性能进行评估。

著录项

  • 公开/公告号CN114491293A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南通大学;

    申请/专利号CN202210104815.9

  • 申请日2022-01-28

  • 分类号G06F16/9536;G06Q50/00;G06K9/62;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 226019 江苏省南通市崇川区啬园路9号

  • 入库时间 2023-06-19 15:18:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-31

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/9536 专利申请号:2022101048159 申请日:20220128

    实质审查的生效

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