[发明专利]基于生成对抗网络和隶属图模型的社区检测方法及系统在审
| 申请号： | 202110055383.2 | 申请日： | 2021-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN112699312A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 汪进成;贾雨葶;邓程;傅洛伊;王新兵 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于生成对抗网络和隶属图模型的社区检测方法及系统，涉及文本网络探索式搜索技术领域，该方法包括：步骤1：基于原始数据生成待检测图；步骤2：基于所述待检测图生成其隶属图模型以初始化生成对抗网络；步骤3：基于隶属图模型并用策略梯度法最优化生成对抗网络；步骤4：根据最优化后的生成对抗网络，预测各社区的成员节点及成员间关系。本发明能够实现将社区检测和图表征学习在一个统一的学习框架内进行了结合，大幅度提升了模型性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生成 对抗 网络 隶属 模型 社区 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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