本发明属于计算机应用技术领域，公开了一种位置社交网络中邻近社区的检索方法，包括步骤1、位置社交网络的抽象；步骤2、初始化查询的待处理结点列表ListV；步骤3、搜索ListV中的一个结点p相应的区域；到结点列表ListC；步骤4、检查ListC中任意俩结点和p三点共圆的圆形区域是否包含k‑core社区(半径小于r)；将发现的k‑core社区添加至ListKC；步骤5、重复执行直至ListV为空或|ListKC|>k；步骤6、返回结果列表ListKC。本发明的结点按照距离排序以后，以后的查询中不需要检索所有社区，仅通过搜索结点周边部分区域即可确定一个结点是否为关键结点，进而快速的返回查询结果。
📄 2021111695767
📂 G06F16_9536
👤 杭州电子科技大学
📅 2021-10-08
本发明的基于社交软件的视频编辑方法通过获取第一社交软件对视频文件的编辑和保存操作，联动性的对其相关的分身应用执行相应的对所述视频文件的保存操作，以达到针对第一社交软件和分身应用的视频文件的备份式保存和映射式保存，大大提高了用户对视频文件的编辑效率、提高了对存储空间的利用率。
📄 2024110798492
📂 H04L51_52
👤 天津德林豪宏网络科技有限公司
📅 2024-08-07
一种基于节点社交特性的D2D缓存方法，本发明属于计算机软件的技术领域，应用在通信技术方面。提出了基于节点社交特性的设备到设备(Device‑to‑Device,D2D)缓存决策策略。由于通信设备大多被用户携带，其设备在地理位置上的分布特性受用户社交关系影响。为此，本发明从D2D网络终端的离线社交特性出发，将节点进行社团分配，并考虑社团内用户在线社交特性，计算用户影响度因子，在基于印度自助餐过程(Indian buffet process,IBP)内容请求过程中实施内容缓存决策与内容获取机制。更进一步地优化D2D网络中缓存内容的时空分布，提升缓存命中率与网络的传输效率。
📄 2018106455899
📂 G06Q50_00
👤 广州凌仁乐科技有限公司
📅 2018-06-21
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种辅助社交的聊天系统及方法，该系统包括后台服务器和机器人本体，后台服务器向机器人本体发送初始引导信息，机器人本体包括通信模块、存储模块、采集模块、处理模块和交流模块；该方法包括，S1将初始引导信息发送至机器人本体进行存储，让机器人本体采集用户语音信息并识别语音信息中的交流关键词；S2当定时长未获取语音信息时，根据交流关键词获取预存的初始引导信息，初始引导信息展示和播放给用户；S3当未获取到初始引导信息时，机器人本体将获取的新获取交流关键词发送至后台服务器，以生成更新引导信息发送至机器人本体展示和播放。本发明在聊天出现冷场时，避免老人用户在聊天时尴尬。
📄 2018108444653
📂 G06F17_30
👤 重庆柚瓣家科技有限公司
📅 2018-07-27
一种基于攻击节点相似性的社交关系隐匿方法，包括以下步骤：1)将网络结构数据划分为训练集和测试集；2)根据资源分配指标，计算训练集中所有节点对的相似度值；3)按照相似度值降序遍历所有目标节点对，如果该目标节点对在训练集中存在连边，则删除该连边；如果该目标节点对在测试集中存在连边，则选择该目标节点对的度值最小的共同邻居节点，删除该节点与目标节点的连边；如果该目标节点对之间不存在连边，则选择该目标节点对中度值最小的非共同邻居的邻居节点，增加该节点与目标节点的连边；如果增加和删除的总数达到限制，则终止执行，输出结果。本发明利用节点相似性进行网络的连边扰动，达到比随机扰动更好的隐匿效果。
📄 2018100822517
📂 H04L29_06
👤 浙江工业大学
📅 2018-01-29
一种基于网络嵌入和节点相似性的在线社交网络用户社区发现方法，运用网络嵌入方法把高维社交网络转化为低维向量数据，计算用户节点之间的距离和每个节点的动态邻居引力和动态邻居引力中心性，进而确定各个初始小社区的中心节点然后将其余数据点归属到与其距离最近的初始中心节点所代表的小社区中，生成社交网络用户的初始小社区集合；计算所有节点之间的距离，得到每个节点的最相似节点，形成最相似节点对，然后跟据最相似性节点对合并初始小社区并得到二次社区；最后通过优化模块度的方法合并二次社区并找到最优的网络社区结构。本发明使用网路嵌入向量计算节点之间的距离，利用最相似节点对合并社区，速度快，精确度高。
📄 2020109402068
📂 G06F16_9536
👤 浙江工业大学
📅 2020-09-09
一种基于增强对比表征的在线社交平台好友推荐方法，首先，为在线社交平台构建社交网络和经过噪声扰动的负网络；接着，使用图神经网络提取社交网络和负网络的社交用户表征；然后，在社交用户表征上计算分层对比学习损失、拓扑损失以及结构损失；最后，联合各损失获得最终总的损失函数，同时通过最终得到的社交用户表征以实现个性化的好友推荐。本发明通过对原始社交网络进行信息增强，通过多损失约束以提升网络的鲁棒性并捕捉深层的潜在信息，有助于为在线社交平台提供高准确性和高泛化性的好友推荐结果。
📄 2025100771318
📂 G06F16_9536
👤 浙江工业大学
📅 2025-01-17
本发明公开了一种基于深度图网络分析的发酵过程软测量方法，所述方法包括以下步骤：(1)数据的获取和整合；(2)数据选择；(3)建模训练；(4)模型预测。本发明方法采用基于图网络的发酵过程软测量模型，提高了发酵过程关键产品质量的预测效果，具有普遍性和通用性。
📄 2021109995833
📂 G06F30_27
👤 浙江工业大学
📅 2021-08-29
基于边增长的社交网络人物重要性层级提升方法，包括：步骤S1，假设无向无权网络G，利用K‑core分解算法对网络G中的各个节点分配核值，选择其中核值最高的子图网络G′设定为期望提升核值的子图；S2，按照G′中节点的度值大小对子图G′进行剪枝，去除度值小的节点，只保留最大连通子图G″，根据目标节点之间的路径长度和度值大小计算子图G″中各个节点的优先级，产生候选节点列表；S3，在候选节点列表内产生待连接的链路，按照节点的优先级由计算公式对链路排序，依次添加优先级最高的链路至原网络中；本发明利用边增长的方法，产生待连接链路列表，减小链路搜索复杂度，配合贪婪算法，快速高效的提高期望节点的核值，有效的提升社交网络中领袖人物重要性层级。
📄 2022110268251
📂 G06F16_9536
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-25
一种基于节点嵌入的在线社交网络用户缺失属性预测方法，包括以下步骤：S1：提取在线社交网络中的用户信息，包括好友列表、在线行为和相关属性数据；S2:构造网络模型后，通过node2vec算法将网络中的节点嵌入到欧式空间中得到表征网络结构特征的嵌入向量；S3：根据用户在线行为和公开属性数据构造表征用户其他特征的向量；S4：将S2和S3中得到的向量进行叠加，最终得到表征用户特征的向量；S5：通过训练一个逻辑斯特回归模型来对用户缺失属性进行预测。本发明充分利用了在线社交网络中的用户社交网络结构特征，结合用户的行为和属性数据，使得对于用户缺失数据的预测达到了较高精度，具有现实应用价值。
📄 2018102229437
📂 G06Q10_04
👤 浙江工业大学
📅 2018-03-19
一种社交网络中的不良实体传播抑制方法，包括：步骤S1，以某个节点为起始点，基于SIR模型的游走策略，在图中进行游走采样，记录不良实体传播路径，构建语料库，同时记录被传染的节点列表，重复以上操作直至遍历所有节点；S2，将所述语料库置于word2vec模型中训练，计算节点相似性矩阵，获得节点相似度sim1；S3，根据所述被传染节点ID列表，计算节点对之间存在相同的被传染节点的数量，归一化计算节点对相似度sim2；S4，将sim1和sim2的加权平均数作为连边的权值，排序连边权值，删除top‑k的连边可以有效抑制不良实体的传播；本发明利用基于SIR模型游走采样的方法，构建语料库和相同被感染节点列表，结合自然语言处理的方法计算节点相似度，抑制不良实体传播的关键连边。
📄 2022110417203
📂 H04L9_40
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-29
一种基于随机游走度惩罚机制的社交网络好友预测方法，基于社交网络用户数据构建社交网络模型，通过改变随机游走采样概率来获得游走序列，在随机游走序列中依次选取用户，作为当前用户，设定滑动窗口，从中依次选取用户，作为训练的正样本，通过函数获得负采样集合，在利用节点与负样本嵌入的当前相似度作为负采样概率指标，得到训练的负样本，使用损失函数做损失。所得到的嵌入向量做内积，即为用户之间的相似度，相似度较高的即为预测的好友。本发明考虑了用户度大小以及当前的嵌入向量表示，提高了好友预测的准确性。
📄 2020108938472
📂 G06Q10_04
👤 浙江工业大学
📅 2020-08-31
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