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一种结合链接和属性信息的社区发现方法

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本发明涉及社交网络与数据挖掘领域，提出一种结合链接和属性信息的社区发现方法；主要包括以下步骤：输入具有链接和属性信息的社交网络数据，构造以链接关系为基础的邻接矩阵和以属性信息为基础的属性矩阵；根据两个数据矩阵，构造联合贝叶斯概率模型；采用非负矩阵分解方法计算节点的最大归属度，获得初步的社区划分；根据节点的归属情况，计算节点的绝对归属度，得到重叠社区结构；本发明将社交网络中的链接信息与属性信息结合，有利于提高社区检测中数据的利用价值，可提高社区发现的精确度和效率，适合应用于同时具有属性和链接信息的主题社区发现。

著录项

公开/公告号CN108334580A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-07-27

原文格式PDF
申请/专利权人重庆邮电大学;
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申请/专利号CN201810071418.X
发明设计人黄海辉;王欣;禹果;余浩;周秀秀;
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申请日2018-01-25
分类号G06F17/30(20060101);G06Q50/00(20120101);
代理机构50215 重庆辉腾律师事务所;
代理人王海军
地址 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号
入库时间 2023-06-19 05:59:20

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-08-21

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20180125

实质审查的生效
2018-07-27

公开

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