发明专利已授权

一种融合先验信息和稀疏约束的社团检测方法

Name: 一种融合先验信息和稀疏约束的社团检测方法
Brand: 西安理工大学
SKU: 2020107219301
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010721930.1 📄 发布日：2026/01/16

著录项目信息

申请日

2020-07-24

公开号

CN111985086B

公开日

2024-04-09

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_20

IPC 分类号

G06F30_20 , G06F17_16 , G06F18_2413 , G06F18_22 , G06F111_04 ,

技术画像

所属领域

社团检测社团检测复杂网络分析图数据挖掘

应用场景

社交网络分析, 推荐系统, 舆情分析, 生物网络分析, 金融风控

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摘要

本发明公开的一种融合先验信息和稀疏约束的社团检测方法，步骤包括：1)获取相关的人工网络和实际网络数据集，求解网络相应的邻接矩阵Vij；2)获取网络中相关节点的Must‑link先验信息，构建矩阵Mij作为节点间的Must‑link关系矩阵；3)将Must‑link先验信息融合到非负矩阵分解(NMF)模型中，构建新的社团检测模型；4)对迭代求解后的节点划分矩阵进行组稀疏约束；5)最后根据类重表示矩阵进行网络社团结构检测，得到最终的社团划分结果。本发明提出的社团检测方法，不仅考虑到Must‑link这一先验信息，而且也考虑了节点划分矩阵的稀疏性，在人工网络和真实网络数据集上都取得了良好的表现效果。

常见问题

这项专利是否已经下证？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20240409

✅ 授权

20201211

?? 实质审查的生效：

20201124

📄 公开

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