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[发明专利]一种内外数据融合的态势分析系统-CN201711200078.8有效
发明人：章昭辉;蒋昌俊;王鹏伟;王海建 -专利权人：东华大学
申请日： 2017-11-24 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种内外数据融合的态势分析系统，其特征在于，包括数据采集模块；文本量化计算模块；因果滞后分析模块；态势预测模块。本发明可以有效地预测出相关指标的发展态势，即给出当前的互联网新闻等文本数据，可以预测出当前的指标变化趋势。将文本主题分类技术，时差相关分析，回归预测方法结合使用到特定领域态势分析上是一个新的方法创新。由于特定领域的相关统计指标数据往往滞后于互联网新闻等文本数据，根据互联网的文本数据和特定领域历史的统计数据指标，可以较好地预测出特定领域未来的发展态势，有利于特定领域监管部门做出科学的决策。
一种内外数据融合态势分析系统

[发明专利]一种数据处理方法及设备-CN201610933379.0有效
发明人：刘家豪;凌国惠;郑子彬;陈川 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2016-10-31 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据处理方法及设备，所述方法包括：获取表征节点之间具有第一关联关系的第一社交网络模型；将所述第一社交网络模型按预设表示方式表示为第一邻接矩阵；将所述第一社交网络模型中分别与第一节点具有直接关联关系的任意两个节点记为具有直接关联关系而生成第二邻接矩阵；获取所述第二邻接矩阵中具有直接关联关系的任意两个节点的结构相似度和特征属性的相似度；基于所述结构相似度和特征属性的相似度确定融合相似度，对确定的融合相似度进行筛选，基于筛选后的融合相似度生成第三邻接矩阵；基于所述第三邻接矩阵生成表征节点之间第二关联关系的第二社交网络模型。
一种数据处理方法设备

[发明专利]一种在社交网络中封锁谣言社区并抑制谣言传播的方法-CN201811037291.6有效
发明人：潘理;郑建国 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2018-09-06 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种在社交网络中封锁谣言社区并抑制谣言传播的方法，包括以下步骤：1)根据已知信息得到社交网络G的子网络G′；2)在子网络G′中封锁数量最少的节点用以阻断所有桥边，所述桥边的起点为谣言起源节点或谣言可达的且在谣言社区内的节点，其终点为桥节点，3)以贪婪的方式循环从谣言可达节点集合A′中选择一个目标节点，并在子网络G′中将其封锁，直到在谣言传播过程结束时，受到谣言影响的总节点数的期望值不超过设定的正整数K，最终得到需要封锁的节点所构成的集合M。与现有技术相比，本发明具有减少候选封锁节点数量、谣言抑制效果好、简单易行、实用性广等优点。
一种社交网络封锁谣言社区抑制传播方法

[发明专利]一种用于定向社交的方法、设备、介质及程序产品-CN202110757960.2在审
发明人：钟名铖 -专利权人：北京意匠文枢科技有限公司
申请日： 2021-07-05 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本申请的目的是提供一种用于定向社交的方法、设备、介质及程序产品，该方法包括：响应于第一用户针对所述第一用户附近的第二用户执行的社交请求定向发送操作，生成关于所述第二用户的社交请求信息，将所述社交请求信息发送给网络设备，其中，所述第二用户在所述第一用户设备的当前指向方向上，所述社交请求信息包括所述第一用户的第一标识信息、第一用户设备的第一当前位置信息及第一当前指向信息，以使所述网络设备根据所述第一当前位置信息及所述第一当前指向信息确定所述第二用户，并将所述社交请求信息发送给所述第二用户对应的第二用户设备；接收所述第二用户设备经由所述网络设备发送的、所述社交请求信息对应的社交应答信息。
一种用于定向社交方法设备介质程序产品

[发明专利]基于深层次网络嵌入特征的社会化信息推荐算法及系统-CN201810372270.3有效
发明人：郭磊;温宇菲;王新华;刘方爱 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2018-04-24 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深层次网络嵌入特征的社会化信息推荐算法及系统，预先在用户的社交网络上训练出一个网络嵌入模型，以提取用户的网络特征表示，再将提取的网络特征融入到矩阵分解模型中，利用最终生成的模型进行评分预测和项目推荐。本发明不仅可以深入利用社交网络信息，还可以利用协同过滤模型进行推荐；还同时具有较好的信息推荐准确率和收敛性。
基于深层次网络嵌入特征社会化信息推荐算法系统

[发明专利]一种基于压缩感知的回声壁社交网络结构预测方法-CN202110799381.4在审
发明人：李仁德;郭强;刘建国 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于压缩感知的回声壁社交网络结构预测方法，包括：S1、通过Hegselmann‑Krause连续观点动力学模型(HK模型)生成观测信号，其中包括对于网络中每一个节点，生成连续的时间序列信号，信号的取值范围[0,1]；S2、通过Stochastic BlockModel社团结构生成模型(SBM模型)生成网络结构，且步骤S1中的网络结构在此生成，每个节点根据SBM模型隶属于一个社团；S3、构造回声壁效应(Echo chamber)的观点分布和对比的随机(Chaos chamber)观点分布，根据步骤S1的节点属性和S2的网络结构属性，将节点属性按回声壁效应和随机效应分布到网络结构中；S4、构造基于压缩感知的网络结构重构凸优化算法，且针对S1～S3带属性结构的网络，逐一做网络结构重构。根据本发明，通过压缩感知在回声壁社交网络的还原构造，预测社交网络结构。
一种基于压缩感知回声社交网络结构预测方法

[发明专利]一种适用于面向文件共享的移动社交网络的信息传播预测方法-CN201811059532.7有效
发明人：张霄宏;钱凯;史爱静 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2018-09-12 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种适用于面向文件共享的移动社交网络的信息传播预测方法，给出了如何有效确定种子节点的方法，使得种子节点的选取更加合理、有效；同时给出了一种简化网络结构的方法，在不影响整体传播的基础之上，剔除那些对信息传播没有影响的节点，提高传播的效率。并通过该模型构建节点影响力计算和经典节点权威值计算的桥梁，进而研究了大规模社交网络上的信息传播最大化策略，为大规模社交网络中的信息传播预测和计算提供了一种高效解决方法。
一种适用于面向文件共享移动社交网络信息传播预测方法

[发明专利]一种软件问答社区中的技术标签推荐方法-CN201711042537.4有效
发明人：孙海龙;刘旭东;张建;田言飞 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2017-10-30 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明首基于深度学习提出面向软件问答社区的标签推荐方法。该项方法包括：步骤1，预处理；步骤2，词义表示学习；步骤3，短语以及句子语义学习；步骤4，语义融合；在预处理前为训练阶段，所述训练阶段用于构造词典并保存模型的结构与权重；在预处理后为部署阶段，所述部署阶段则是对于新的问题，在转化成索引序列后，加载保存的模型以预测并推荐最有可能的K个标签，K为正整数。本发明可以提供软件问答社区中的问题资源管理、维护已有的标签系统的功能，并且为用户提供自动化的标签标注服务。针对现有的标签推荐技术存在的缺陷，本发明可以提高准确性以及效率，使得标签推荐在软件问答社区中能够更加实用。
一种软件问答社区中的技术标签推荐方法

[发明专利]一种基于多路谱聚类理论的社区划分方法-CN201810827202.1有效
发明人：王宁;何宏;罗敏;刘洞波;何震 -专利权人：湖南工程学院
申请日： 2018-07-25 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明公开的属于社区划分技术领域，具体为一种基于多路谱聚类理论的社区划分方法，该基于多路谱聚类理论的社区划分方法的具体划分步骤如下：获取基础数据：选取A地区为划分对象，对A地区的初步数据，以A地区的区、县为初步划分依据，获取A地区的交通路况信息，且交通路况信息与所属区、县的位置关系，原社区土地利用性质；建立网络；设置节点；社区划分计算，本方案通过采用多路适用的检测划分的方式，适用于更多的划分环境；通过以原社区土地利用性质为划分基础的方式，能够减少前期的准备工作；通过以原社区土地利用性质和实时采集的道路车流量信息为依据的方式，提高划分的准确性。
一种基于多路谱聚类理论社区划分方法

[发明专利]一种活动社交网络中节点可信度的计算方法及装置-CN201710132298.5有效
发明人：雷凯;徐丽妹;张丽珠;齐竹云 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2017-03-07 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种活动社交网络中节点可信度的计算方法及装置，其通过第一节点的相关节点集合中各个节点对第一节点的评价信息，以及每个评价信息的有效性值，计算第一节点的信任值，从而使得计算得到的信任值十分具有参考意义，可以很大程度上真实地反映出第一节点对应的用户本身的可信度，这为活动社交网络中活动的参与者与举办者提供了可靠的参考依据，从而提高了活动社交网络中活动的成功率，保证了网络的安全和稳定。
一种活动社交网络节点可信度计算方法装置

[发明专利]渠道对象的数据处理、通信方法、装置、服务端及介质-CN202110625055.1在审
发明人：毛梁;张芮晗 -专利权人：上海明胜品智人工智能科技有限公司
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本申请实施例中提供渠道对象的数据处理、通信方法、装置、服务端及介质，数据处理方法包括：第一服务端响应于引流对象的客户端发送的引流标识码生成请求，获取所述引流对象的目标组织的标识信息；其中，所述第一服务端存储有所述目标组织管理的多个渠道对象的标识信息；基于所述目标组织的标识信息，生成引流标识码；响应于消费用户的客户端读取所述引流标识码后发送的渠道加入请求，从所述多个渠道对象中获取与所述消费用户匹配的目标渠道对象的标识信息，并建立所述消费用户与所述目标渠道对象的通信权限。本申请实施例避免单个目标渠道对象达到限制的问题，此外还能对应组织关系自动生成目标组织的引流标识码，提升工作效率。
渠道对象数据处理通信方法装置服务端介质

[发明专利]一种融合节点属性的深度社团发现方法-CN202110703362.7在审
发明人：潘志松;潘雨;胡谷雨;张磊;段晔鑫;张武;胡亚豪;丁钰 -专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：一种融合节点属性的深度社团发现方法，涉及作图分割问题的技术领域。构建模块度矩阵：模块度的值越大代表社团结构越清晰，社团的划分越好，通过最大化模块度可以得到网络的社团结构；构建深度自编码器捕捉网络结构：通过重构模块度矩阵，在隐层的最后一层输出H中保存网络的非线性社团结构；结合节点属性信息；当拥有相同属性的节点划分到不同社团，将执行一个惩罚，同时利用融合链接关系数据和节点内容数据进行社团发现。本发明利用深度神经网络挖掘非线性结构，同时结合节点属性信息得到更准确的社团结构。
一种融合节点属性深度社团发现方法

[发明专利]一种挖掘符号网络中最大有符号θ团的方法-CN202110793113.1在审
发明人：陈晨;张梦琪;卢旭峰;吴艳萍;王潇杨 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种挖掘符号网络中最大有符号θ团的方法。对于符号网络，用户与用户之间会存在朋友和敌对的关系，而用户之间的关系会显著影响符号网络的稳定性。本发明根据符号网络提出了一种新的模型，即最大有符号θ团，它满足四个条件：其中的任意一个顶点的正邻居数与负邻居数之差需大于等于θ；是极大的；点数是最多的；是一个团，即团中的每一对顶点都是相邻的。考虑到θ团的属性，本发明提出新的修剪策略，从而更有效地缩减候选集的大小。与此同时，本发明结合新的修剪策略开发了高效的MSCD算法，从而能够在大型符号网络上快速挖掘最大有符号θ团。因此，本发明方法的应用对稠密子图的挖掘及符号网络间关系的稳定性的预测有着极大的效益。
一种挖掘符号网络大有方法

[发明专利]一种基于节点社交特性的D2D缓存方法-CN201810645589.9有效
发明人：蔡君 -专利权人：广东技术师范学院
申请日： 2018-06-21 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：一种基于节点社交特性的D2D缓存方法，本发明属于计算机软件的技术领域，应用在通信技术方面。提出了基于节点社交特性的设备到设备(Device‑to‑Device,D2D)缓存决策策略。由于通信设备大多被用户携带，其设备在地理位置上的分布特性受用户社交关系影响。为此，本发明从D2D网络终端的离线社交特性出发，将节点进行社团分配，并考虑社团内用户在线社交特性，计算用户影响度因子，在基于印度自助餐过程(Indian buffet process,IBP)内容请求过程中实施内容缓存决策与内容获取机制。更进一步地优化D2D网络中缓存内容的时空分布，提升缓存命中率与网络的传输效率。
一种基于节点社交特性 d2d 缓存方法

[发明专利]基于图论在有向复杂网络中识别子网类型的方法-CN202110577344.9在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：北京大唐神州科技有限公司
申请日： 2021-05-26 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06Q50/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图论在复杂网络中识别不同类型子网的方法，属于计算机技术应用领域。该方法先获取有向复杂网络的拓扑图，并计算该网络中全部节点的图特征量，通过遍历有向复杂网络中的所有节点，根据全部节点的图特征量及初步识别条件，初步识别出不同类型的子网络，然后对初步识别的子网络进行验证，对于初步识别错误的子网络，剔除初步识别结果。本发明的方法所需数据数据简单，且使得子网类型识别准确率更高。
基于复杂网络识别子网类型方法