发明专利已授权

一种基于属性网络嵌入和无参聚类的哔哩哔哩用户社团发现方法

📄 申请号：CN202010743776.8 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-07-29

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9536

IPC 分类号

G06F16_9536 , G06F18_23213 , G06Q50_00 ,

技术画像

所属领域

网络嵌入网络嵌入社团发现无参聚类

应用场景

社交网络分析, 用户行为分析, 社群发现, 个性化推荐, 网络舆情监测

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摘要

一种基于属性网络嵌入和无参聚类的哔哩哔哩用户社团发现方法，根据现有的哔哩哔哩用户数据构建属性网络G，将邻接矩阵和属性矩阵利用属性网络表征框架转化为嵌入向量H，对H运行k‑means算法，计算不同k值下、T次内最小的群内方差，计算I次内出现次数最多的最大和次大的曲率指标，得到对应的k值为ka、kb，分别运行IT次社团个数为ka和社团个数为kb的k‑means算法，并计算各自聚类结果最大的模块度Qa、Qb，取得Qa、Qb中较大值对应的k值作为社团划分的个数，最后利用k‑means聚类算法实现社团发现。本发明利用无参算法代替人工指定社团个数，降低了人为因素干扰，提高了社团发现的准确性和稳定性。

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

20230728

✅ 授权

20210101

?? 实质审查的生效：

20201215

📄 公开

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