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摘 要:本发明提出了一种利用局部距离和节点秩优化函数的社交网络社区发现方法,包括以下步骤:S1,获取网络社交节点数据集,对获取的网络社交节点数据集进行拉普拉斯归一化处理;得到拉普拉斯节点矩阵;S2,根据网络社交的内部距离和外部距离,计算得到网络社交节点值:若网络社交节点值大于或者等于预设网络社交节点值,则发现网络社交社区;若网络社交节点值小于预设网络社交节点值,则重新发现网络社交社区;S3,对步骤S2中发现的网络社交社区进行优化。本发明首先考虑了节点自传递问题。其次,提出的方法综合考量了边权值问题,能够有效表示出整个社交网络的特征结构。第三,在处理多比例最优化问题上,本发明的优化函数能有效找到最优的社区结构。最后本发明与其他方法相比,具有更好的性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010581325.9 | 专利名称: | 利用局部距离和节点秩优化函数的社交网络社区发现方法 |
申请日: | 2020-06-23 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 18000.0元 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |