一种基于攻击节点相似性的社交关系隐匿方法，包括以下步骤：1)将网络结构数据划分为训练集和测试集；2)根据资源分配指标，计算训练集中所有节点对的相似度值；3)按照相似度值降序遍历所有目标节点对，如果该目标节点对在训练集中存在连边，则删除该连边；如果该目标节点对在测试集中存在连边，则选择该目标节点对的度值最小的共同邻居节点，删除该节点与目标节点的连边；如果该目标节点对之间不存在连边，则选择该目标节点对中度值最小的非共同邻居的邻居节点，增加该节点与目标节点的连边；如果增加和删除的总数达到限制，则终止执行，输出结果。本发明利用节点相似性进行网络的连边扰动，达到比随机扰动更好的隐匿效果。
📄 2018100822517
📂 H04L29_06
👤 浙江工业大学
📅 2018-01-29
基于边增长的社交网络人物重要性层级提升方法，包括：步骤S1，假设无向无权网络G，利用K‑core分解算法对网络G中的各个节点分配核值，选择其中核值最高的子图网络G′设定为期望提升核值的子图；S2，按照G′中节点的度值大小对子图G′进行剪枝，去除度值小的节点，只保留最大连通子图G″，根据目标节点之间的路径长度和度值大小计算子图G″中各个节点的优先级，产生候选节点列表；S3，在候选节点列表内产生待连接的链路，按照节点的优先级由计算公式对链路排序，依次添加优先级最高的链路至原网络中；本发明利用边增长的方法，产生待连接链路列表，减小链路搜索复杂度，配合贪婪算法，快速高效的提高期望节点的核值，有效的提升社交网络中领袖人物重要性层级。
📄 2022110268251
📂 G06F16_9536
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-25
一种社交网络中的不良实体传播抑制方法，包括：步骤S1，以某个节点为起始点，基于SIR模型的游走策略，在图中进行游走采样，记录不良实体传播路径，构建语料库，同时记录被传染的节点列表，重复以上操作直至遍历所有节点；S2，将所述语料库置于word2vec模型中训练，计算节点相似性矩阵，获得节点相似度sim1；S3，根据所述被传染节点ID列表，计算节点对之间存在相同的被传染节点的数量，归一化计算节点对相似度sim2；S4，将sim1和sim2的加权平均数作为连边的权值，排序连边权值，删除top‑k的连边可以有效抑制不良实体的传播；本发明利用基于SIR模型游走采样的方法，构建语料库和相同被感染节点列表，结合自然语言处理的方法计算节点相似度，抑制不良实体传播的关键连边。
📄 2022110417203
📂 H04L9_40
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-29
一种基于随机游走度惩罚机制的社交网络好友预测方法，基于社交网络用户数据构建社交网络模型，通过改变随机游走采样概率来获得游走序列，在随机游走序列中依次选取用户，作为当前用户，设定滑动窗口，从中依次选取用户，作为训练的正样本，通过函数获得负采样集合，在利用节点与负样本嵌入的当前相似度作为负采样概率指标，得到训练的负样本，使用损失函数做损失。所得到的嵌入向量做内积，即为用户之间的相似度，相似度较高的即为预测的好友。本发明考虑了用户度大小以及当前的嵌入向量表示，提高了好友预测的准确性。
📄 2020108938472
📂 G06Q10_04
👤 浙江工业大学
📅 2020-08-31
基于保度攻击的社交网络关键人物隐匿方法，包括：步骤S1，假设无向无权网络G，利用K‑core分解算法对网络中的每个节点分配一个核值，定义社交网络中核值最高的节点为关键人物；S2，预设定一种基于保度攻击的重连方案；S3，按照步骤S2所述重连方案选择链路，并且使用遗传算法执行重连操作；S4，评定遗传算法的隐匿效果，输出隐匿关键人物的最优策略；本发明利用保度攻击的方法，融合经典的进化算法，可以保证在不被黑客攻击所发现的情况下，有效的隐匿社交网络中关键人物所在的节点，提升网络的安全性。
📄 2021116263971
📂 H04L9_40
👤 浙江工业大学
📅 2021-12-28
一种基于马尔可夫相似性增强的社交网络用户社区发现方法。首先通过网络的拓扑结构提取初始矩阵和状态转移矩阵，之后通过对初始矩阵的马尔可夫迭代状态转移，获取稳态的马尔可夫相似性增强矩阵，根据马尔可夫相似性指标获得网络的最相似节点对集合，提出其中的连通成分完成社区发现。本发明考虑了社交网络用户节点之间的拓扑关系，利用马尔可夫相似性矩阵增强了社区发现的准确度，获得的社交网络用户社区结构稳定，准确性较高。
📄 2022105633255
📂 G06F16_9536
👤 浙江工业大学
📅 2022-05-20
本发明公开了一种基于影响力最大化的抑制虚假消息传播方法，包括：(1)对于传播的信息流，采用Louvain聚类局部度中心性算法LCLD或最大随机节点度算法RMD进行处理，获取影响力最大的节点集合；(2)使用Word2Vec将节点集合中节点用户发布的消息转换为三维词向量，并采用TextCnn网络对得到的词向量进行识别分类，区分真实消息节点与虚假消息节点；(3)对节点集合中发布虚假消息的节点进行过滤。利用本发明的抑制虚假消息传播方法，能够对影响力最大的虚假用户节点进行自动查找并删除，从而抑制发布虚假消息节点产生的影响。
📄 2019111346059
📂 G06F16_9536
👤 浙江工业大学
📅 2019-11-19
本发明涉及一种基于传播最短路径的多层网络用户影响力度量方法，属于社交网络和传播动力学领域。利用多层网络结构来刻画信息的多通道传播特征，同时为克服用户影响力度量过程中出现的重叠影响问题，定义了一种多层网络有效传播最短路径。通过将有效传播最短路径与用户中心性度量指标结合，提出一种可降低重叠影响力的多用户传播影响力度量指标，以此确定并选择一组具有最大传播影响力的用户。最后，利用SIR信息传播模型验证所提方法在传播影响力方面优于传统方法。本方法通过度量多个用户的综合传播影响力来降低重叠影响力的影响，并将其应用在多通道社交网络中，在社交媒体广告投放、信息推荐系统中具有重要的现实意义和应用价值。
📄 2019109887117
📂 G06F17_00
👤 西南大学
📅 2019-10-17
本发明公开的一种基于六度分隔理论的社交网络数值优化方法，包括：构建社交网络模型，设立连接中心、线上好友和线下好友三类节点，组建以社交集群为基本构成单位的社交网络结构；将待求解的目标函数构造成评价函数，使得目标函数求得最优解时，对应的评价函数取得最大值；计算目标函数的最优解的整数部分；计算目标函数的最优解的小数部分；将目标函数的最优解的整数部分和小数部分相加，得到目标函数的最优解。本发明的有益效果：通过仿真人与人的社交网络，提升社交网络的全局寻优能力和计算精度。
📄 2020101716419
📂 G06Q10_04
👤 东北石油大学
📅 2020-03-12
本发明属于社交网络分析领域，具体涉及一种基于启发式算法的动态社交用户对齐方法及系统；所述方法包括：跨网络新增节点权重自适应学习方法，在单网络环境下引入注意力机制获取新节点在单网络中的局部影响权重，在多网络环境下使用跨网络特有的锚节点作为监督信息，启发式学习新节点在用户对齐任务驱动下的局部影响权重；网络局部动态更新，融合上述两种权重，选择需要更新的网络范围，在保持二阶邻居相似度的前提下进行网络局部动态更新，完成用户对齐任务驱动下的多网络用户表示，进而完成动态跨网络用户对齐；本发明可以在不失准确率的情况下在较短的时间完成动态网络的更新，有效解决动态网络用户对齐时间开销大、模型重训练等问题。
📄 202010620580X
📂 G06F16_9536
👤 重庆邮电大学
📅 2020-07-01
本发明公开了基于融合情感倾向主题的社交网络用户影响力预测方法。现有方法影响力计算结果笼统，无法有效的体现用户的实际影响力。本发明方法首先提取用户带有不同情感倾向的主题信息，建立对应的用户博文信息列表；然后，建立用户‑情感倾向主题影响力矩阵，获取情感倾向主题相似、邻居相似、用户相似信息；最后，建立预测模型，对未观察到的情感倾向主题进行影响力预测。本发明方法融入情感倾向，结合行为用户属性，使得影响力度量的值更加的准确，更能反应一个用户的影响力程度，使得能够预测用户在未观察到的主题上的影响力，不局限于用户的历史数据观察到的主题，并融合多种相似信息，弥补数据稀疏问题，预测结果更加的准确。
📄 2020108950101
📂 G06F18_22
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-08-31
本发明公开了一种基于文本特征整合的语义社交网络多视角社区发现方法，包括：抓取社交网络中用户发表语义信息；提取语义信息中预设数量的词频特征构建矩阵；对语义信息进行TF‑IDF值计算，提取预设数量的关键字特征构建矩阵；利用LDA主题模型获取语义信息的主题和每位用户的主题分布构建矩阵；利用Pearson相关系数求解上述矩阵之间的相似度矩阵，并与预设阈值进行比较，若大于则建立连接重构原社交网络，得到语义社交网络；利用基于图学习的多视角聚类算法对语义社交网络进行多视角社区发现，得到社区划分结果。该方法从多个视角考虑社交网络的语义信息再进行社区发现，保证社区结构划分结果的高质量、高准确度和高凝聚性。
📄 2022100736626
📂 G06F16_906
👤 哈尔滨理工大学
📅 2022-01-21
柿子坊 · 知识产权运营
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