一种基于双视图的自适应两级加权目标社区发现及检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201911111006.5
IPC分类号：G06F16/901;G06Q50/00
申请日期：
2019-11-14
申请人：
西北师范大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于双视图的自适应两级加权目标社区发现及检测方法
申请号	CN201911111006.5	申请日期	2019-11-14
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-04-17	公开/公告号	CN111026919A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/901	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;9;0;1;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;0查看分类表>
申请人	西北师范大学	申请人地址	甘肃省兰州市安宁区安宁东路967号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西北师范大学	当前权利人	西北师范大学
发明人	马慧芳;刘海姣;李志欣
代理机构	北京翔石知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	李勇

摘要

本发明提供一种基于双视图的自适应两级加权目标社区发现及检测方法，包括如下步骤：基于用户提供的样例节点，建立有限节点序列的候选节点替换路径以组成社区主干，根据该社区主干推断用户偏好；利用网络的属性和结构两类信息，构建社区主干的属性视图和结构视图以双视图表示，并设计了一种自适应的两级加权目标社区核心检测方法，用于计算每个目标社区在两个视图以及对应视图下单个变量的权重；基于社区的内部连通性和外部可分离性定义目标社区的质量评分，挖掘得到高质量的目标社区。本发明有效地挖掘用户偏好信息，同时利用节点属性和结构信息挖掘高质量的目标社区，进而提高目标社区发现精度，还适用于大规模复杂网络中的目标社区的提取。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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