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基于多个小集团结构嵌入的高阶网络模型生成方法

摘要

本发明属于网络信息分析技术领域,具体为一种基于多个小集团结构嵌入的高阶网络模型生成方法。本发明包括:给定初始矩阵,通过Kronecker内积迭代得到连边概率矩阵,并生成初始连边图,获得初始图中各节点的一阶度k1、广义度km和最大度k1‑max;从2阶小集团开始,根据网络的特征属性选择度依赖函数,选取广义度较小的节点,得到包含标记节点的标记连边图;再根据一阶度k1生成小集阶团的阶数m,进而得到一个m阶小集团结构,将小集团结构嵌入后得到生成图;逐步增大嵌入的小集团结构的阶数,重复上述步骤中节点标记和小集团结构嵌入,直至嵌入k1‑max阶小集团结构。本发明可很好地模拟不同聚类系数的真实网络,并刻画出真实网络的高阶结构特征。

著录项

  • 公开/公告号CN115049042A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-09-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 复旦大学;

    申请/专利号CN202210524658.7

  • 发明设计人 李聪;朱玉洁;李金月;李翔;

    申请日2022-05-13

  • 分类号G06N3/04;G06K9/62;

  • 代理机构上海正旦专利代理有限公司;

  • 代理人陆飞;陆尤

  • 地址 200433 上海市杨浦区邯郸路220号

  • 入库时间 2023-06-19 16:47:40

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-13

    公开

    发明专利申请公布

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