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本发明属于社交搜索技术领域，具体涉及一种基于子图电导的社区搜索方法；该方法包括：获取社交网络图，采用广度优先搜索从社交网络图中采样得到社交子图；在社交子图中选择包含查询顶点的多个最大团作为初始社区；在每个初始社区中添加能降低初始社区电导的用户节点，得到多个完整社区；对完整社区进行边界修剪，得到多个高质量社区；从多个高质量社区选择性能最好的高质量社区作为最终的社区搜索结果；本发明节省了计算成本，提高了社区搜索的准确性，可实现有效且高速的好友推荐。

本发明涉及一种基于流式生成模型的反事实子图挖掘方法，包括：获取药物分子图结构数据；将药物分子图结构的邻接矩阵A和特征矩阵X输入策略网络中预测药物分子图结构的状态转移概率和药物分子图结构转移到终止状态的状态转移概率；删除药物分子图结构中的边；利用训练好的GNN模型判断删边后的药物分子图结构的分类结果是否发生变化，将删边后的药物分子图结构分为候选子图和非候选子图；利用生成流网络中的细致平稳条件构建细致平稳损失函数，通过梯度下降法更新策略网络的参数从所有找到的候选子图中挑选出删边最少的候选子图作为最终的反事实子图，通过本发明能找到的反事实子图，可以辅助相关领域的人员进行决策，例如药物发现等工作。

本发明公开了一种基于图形化交互关系建模的组群识别方法，所述方法包括下述过程：识别并跟踪人体目标；构建以多粒度信息融合模型表征的人体目标底层特征基础模型；基于基础模型进行深度学习，获得底层特征深度学习模型；基于底层特征基础模型和底层特征深度学习模型构建人体目标交互关系；基于交互关系识别组群的构成，并分析其群体行为属性。应用本发明，能够解决现有组群识别方法建立交互关系考虑的因素少而导致组群识别精度低、易产生误判等的技术问题。