[发明专利]一种基于网络表征学习的社团检测方法及系统在审
| 申请号： | 202211695719.2 | 申请日： | 2022-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN116108892A | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 吴昊;梁碧婷 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/08;G06F18/23 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 于凤洋 |
| 地址： | 250100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于网络表征学习的社团检测方法及系统，涉及社团检测领域，利用图卷积捕获复杂网络的多阶相似度矩阵，并整合多阶相似度矩阵，得到总相似度矩阵；对总相似度矩阵进行非负矩阵分解，得到复杂网络的节点低维向量；基于得到的节点低维向量，通过贝叶斯信息准则BIC和高斯混合模型GMM进行节点聚类，完成社团检测；本发明提出一种基于图卷积的捕获多阶相似度的创新策略，并通过整合多阶相似度增强社团结构，利用非负矩阵分解NMF实现节点的低维向量表征，基于贝叶斯信息准则BIC和高斯混合模型GMM预测社团数量并实现社团检测，有效提升社团检测的精度，并克服大多社团检测算法需预先指定社团数量的不足。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 表征 学习 社团 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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