[发明专利]一种拓扑结构与节点属性综合分析的社区发现方法在审
| 申请号： | 201710852828.3 | 申请日： | 2017-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN107609983A | 公开（公告）日： | 2018-01-19 |
| 发明（设计）人： | 朱培栋;张振宇;刘欣;冯璐;刘光灿;栾悉道;熊荫乔;王可 | 申请（专利权）人： | 长沙学院 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙)43008 | 代理人： | 谭武艺 |
| 地址： | 410003 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种拓扑结构与节点属性综合分析的社区发现方法，实施步骤包括针对社交网络的节点的拓扑结构、节点属性两种因子分别进行单因子相似性分析，得到各因子的单因子初始社区距离集合；针对各因子的单因子初始社区距离集合，基于Spearman相关系数进行去相关操作分别得到对应的单因子修正社区距离集合；针对各因子的单因子修正社区距离集合，引入两度距离得到对应的单因子综合社区距离集合；对各因子的单因子综合社区距离集合进行稳定性赋权计算社区距离指标矩阵；基于社区距离指标矩阵从关系变换的角度基于模糊关系运算进行社区发现。本发明能够减小相关误差、降低赋权误差、增大社区距离可靠性、提高社区发现的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 拓扑 结构 节点 属性 综合分析 社区 发现 方法 | ||
【主权项】：
一种拓扑结构与节点属性综合分析的社区发现方法，其特征在于实施步骤包括：1)针对社交网络的节点的拓扑结构、节点属性两种因子分别进行单因子相似性分析，得到各因子的单因子初始社区距离集合；2)针对各因子的单因子初始社区距离集合，分别基于Spearman相关系数进行去相关操作分别得到对应的单因子修正社区距离集合；3)针对各因子的单因子修正社区距离集合，分别引入两度距离得到对应的单因子综合社区距离集合；4)对各因子的单因子综合社区距离集合进行稳定性赋权计算社区距离指标矩阵L；5)基于社区距离指标矩阵L从关系变换的角度基于模糊关系运算进行社区发现，得到社交网络对应的社区结构。
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