[发明专利]基于k核识别社交网络中倾向性社区的方法在审
| 申请号： | 202110793102.3 | 申请日： | 2021-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN113378077A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 卢旭峰;陈晨;张梦琪;王潇杨;孙仁杰 | 申请（专利权）人： | 浙江工商大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于k核识别社交网络中倾向性社区的方法。为了找到一个朋友更多而敌人更少的社区，本发明在锚定k核的基础上提出了一种新的识别倾向性社区的方法，即识别极大锚定倾斜k核，它满足三个条件：社区中任意一个顶点的邻居数量需大于或等于k；是极大的，即任何它的超图都不是锚定倾斜k核；社区的倾斜分数是最大的。考虑到锚定k核中顶点的朋友/敌人性质，本发明提出新的修剪策略，从而更有效地缩减搜索空间。本发明结合新的修剪策略开发了高效的KSM算法，从而能够在大型社交网络上快速识别到所需的锚定倾斜k核。本发明方法的应用对识别社交网络中倾向性社区有着极大的效益，对现实生活中识别社交网络中倾向性社区有着极大的帮助。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 识别 社交 网络 倾向性 社区 方法 | ||
【主权项】：
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