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一种基于偏好学习机制的重叠社区发现方法及系统

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摘要

本发明涉及复杂网络重叠社区发现领域，公开了一种基于偏好学习机制的重叠社区发现方法及系统，以考虑偏好关系，达到快速、高效、准确、稳定的检测出复杂网络中的重叠社区的目的；本发明的方法包括为每一个节点分配唯一的标签，设定节点对该标签的从属度，然后定义节点的重要性；计算节点之间的偏好程度；根据偏好程度选择学习对象对节点进行归一化处理，得到经过一次迭代后的各节点关系图；基于上一次迭代后的各节点关系图进一步迭代，以此类推，直至迭代至设定次数以得到最终的各节点关系图，将拥有相同标签的节点划分为同一个社区，将拥有至少两个标签的节点视为重叠节点，将重叠节点所在的社区视为重叠社区。

著录项

公开/公告号CN108595684A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-09-28

原文格式PDF
申请/专利权人中南大学;
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申请/专利号CN201810420327.2
发明设计人盛津芳;王凯;王斌;李钊;
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申请日2018-05-04
分类号G06F17/30(20060101);G06Q50/00(20120101);H04L12/24(20060101);
代理机构43213 长沙朕扬知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人何湘玲
地址 410000 湖南省长沙市麓山南路932号
入库时间 2023-06-19 06:35:45

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-10-26

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20180504

实质审查的生效
2018-09-28

公开

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