[发明专利]基于卷积神经网络和自编码器的社区发现方法在审
| 申请号： | 202010056692.7 | 申请日： | 2020-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN111292197A | 公开（公告）日： | 2020-06-16 |
| 发明（设计）人： | 吴伶;陈志华;张岐山 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 陈明鑫;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络和自编码器的社区发现方法。该方法：首先，通过网络空间结构重构策略对邻接矩阵进行重构得到空间邻近矩阵，空间邻近矩阵保留了节点连接情况的同时还能把节点网络拓扑结构上的邻近性映射到空间邻近矩阵，有利于卷积神经网络对网络拓扑空间邻近性的特征学习；其次，构建了基于卷积神经网络和自编码器的组合模型，自主学习网络拓扑空间特征，得到网络空间特征向量，以便能够应用于社区发现等具体网络分析应用服务；接着，在上述研究得到的网络空间特征向量基础上，应用K‑means聚类算法实现社交网络上的社区发现。本发明方法能够探测社区结构，从而揭示真实网络的拓扑结构等，进而有效地预测网络用户行为和信息传播等。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 编码器 社区 发现 方法 | ||
【主权项】：
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