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摘 要:一种基于邻居信息和属性网络表征学习的微博用户社团发现方法,利用现有的微博数据构建属性网络G=(V,E,F),根据用户关注信息的邻接矩阵A计算节点相似度SAij,根据用户属性信息矩阵F计算属性接近度矩阵SF,对网络拓扑和属性信息联合建模,采用分布式算法进行求解,最小化目标函数J,得到每个用户的嵌入向量H,对每个用户的嵌入向量H进行k‑means聚类,得到用户的类别标签,实现社团发现。本发明使用属性网络表征学习框架融合了微博用户的关注信息和属性信息,将高维用户信息转化为低维特征空间的向量,用k‑means聚类算法实现社团发现。降低了社团划分的复杂度,提高了社团发现的准确性,具有良好的性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010742856.1 | 专利名称: | 一种基于邻居信息和属性网络表征学习的微博用户社团发现方法 |
申请日: | 2020-07-29 | 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: | G06F16/9536搜分类 网络 网络传输 表 微 微生物采样搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |