[发明专利]一种改进的重叠社区发现block场采样算法在审
| 申请号： | 201811048624.5 | 申请日： | 2018-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN109446510A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 王亚迪;辛宇 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种改进的重叠社区发现block场采样算法。本发明方法包括：一种改进的重叠社区发现block场采样算法，该算法首先以LDA模型为语义信息模型，建立了以取样节点为核心节点的block场BAT(Block‑Author‑Topic)模型；其次，根据节点的语义分析结果,建立可度量block区域的语义凝聚力方法，实现了语义信息的可度量化；最后，以节点的语义凝聚力为输入，改进了重叠社区发现的标签传播算法，从而完成了社区发现。 | ||
| 搜索关键词： | 算法 重叠社区 场采样 语义 语义信息 度量 改进 发现 语义分析结果 核心节点 取样节点 社区发现 凝聚力 标签 传播 | ||
【主权项】：
1.一种改进的重叠社区发现block场采样算法，其特征是:一种改进的面向语义重叠社区发现的block场采样算法，该算法首先以LDA模型为语义信息模型，建立了以取样节点为核心节点的block场BAT(Block‑Author‑Topic)模型；其次，根据节点的语义分析结果,建立可度量block区域的语义凝聚力方法，实现了语义信息的可度量化；最后，以节点的语义凝聚力为输入，改进了重叠社区发现的标签传播算法，从而完成了社区发现。
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