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发明专利
已授权
一种基于网络表征学习和邻居合力的微博用户社区发现方法
📄 申请号:CN201910802017.1
📄 发布日:2026/08/04
著录项目信息
申请日
2019-08-28
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_951
IPC 分类号
G06F16_951
,
G06Q50_00
,
技术画像
所属领域
网络表征学习
网络表征学习
社区发现
社交网络分析
应用场景
社交媒体用户分析, 舆情监测, 个性化推荐, 精准营销, 社交网络挖掘
AI 智能推荐
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摘要
一种基于网络表征学习和邻居合力的微博用户社区发现方法,根据现有微博数据,建立微博网络,基于网络表征学习方法把微博网络转化为欧氏空间向量;计算微博网络中节点的质量以及节点的邻居合力;通过邻居合力计算微博网络中节点的邻居合力中心性,设定为初始社区的中心节点,其余节点设定为普通节点;将普通节点归属到与其最近的中心节点所代表的社区形成微博网络的初始社区结构;根据模块度最优的原则合并初始社区,形成最终的微博网络社区结构。本发明综合考虑网络节点的邻居合力和节点间的距离,提高了社区发现的速度和精度。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
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