发明专利已授权

一种基于层次聚类的社交网络多尺度结构挖掘方法及介质

📄 申请号：CN201911093344.0 📄 发布日：2026/06/04

著录项目信息

申请日

2019-11-11

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9536

IPC 分类号

技术画像

所属领域

社交网络分析社交网络分析层次聚类算法图数据挖掘

应用场景

社交网络分析, 社区发现, 网络舆情分析, 推荐系统, 用户行为分析

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摘要

本发明请求保护一种基于层次聚类的多尺度社交网络社区发现方法及介质，属于社区发现领域，通过将各个社交网络用户视为网络中的独立节点，然后使用用户的好友关系、互动数据计算节点相似度，最后结合层次聚类算法挖掘社区结构。方法包括以下步骤：社交网络数据统计，计算邻接矩阵，使用层次聚类算法发现多尺度社交网络社区结构，社交网络社区结构优化。本发明的方法基于层次聚类理论挖掘多层次、多尺度的社区结构，相比于传统社区，本方法发现提供了更加立体、丰富的信息，从而进一步提高了社区发现的质量，提升了基于社区发现的广告推送、好友推荐等操作的效果。

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

一种面向智能电网的可保护隐私数据聚合方法及系统

当前第 / 件

一种基于Kullback-Leibler散度的WiFi异常链路检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_9536)

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