[发明专利]一种融合无监督学习与网络出度的有向超边传播方法有效
| 申请号： | 201711208187.4 | 申请日： | 2017-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN110019981B | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 盛益强;郝怡然 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所 |
| 主分类号： | G06F16/901 | 分类号： | G06F16/901;G06K9/62;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种融合无监督学习与网络出度的有向超边传播方法，该方法包括以下步骤：使用无监督学习算法，从网络节点关系中发现一系列连接多个顶点的无向超边；针对任意一条无向超边，挖掘包括前向超边和后向超边在内的有向超边关系，直到遍历所有无向超边为止；将有向超边关系中的前件顶点集的元素按照出度进行排序，由大到小选择种子节点；从选出的种子节点出发，采用针对有向超图的线性阈值传播算法进行网络信息传播。本发明在保证可扩展性的前提下，利用有向超边进行种子节点的选择，并在此基础上选取一个出度最大的节点进行传播，而提高了覆盖率和传播效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 监督 学习 网络 传播 方法 | ||
【主权项】：
1.一种融合无监督学习与网络出度的有向超边传播方法，其特征在于，包括以下步骤：使用无监督学习算法，从网络节点关系中发现一系列连接多个顶点的无向超边；针对任意一条无向超边，挖掘包括前向超边和后向超边在内的有向超边关系，直到遍历所有无向超边为止；将有向超边关系中的前件顶点集的元素按照出度进行排序，由大到小选择种子节点；从选出的种子节点出发，采用针对有向超图的线性阈值传播算法进行网络信息传播。
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