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申请/专利权人：中国传媒大学
摘要：本发明公开了一种基于图嵌入和节点亲密度的社区发现方法及系统，涉及网络科学计算领域。该方法包括基于社交网络中的节点样本集、社交网络中两节点之间相交边、以及相交边的权重构建的图数据网络；相交边的权重为无向图中两节点度值的乘积；采用图嵌入方法，将图数据网络转化为欧式空间中d维向量表征的嵌入数据点；欧式空间通过训练好的图嵌入模型得到各节点的向量；基于同一社区两节点的共有邻居节点数量计算相似度；根据间的相似度和向量计算亲密度；找出每个社区中最大亲密度的两节点；利用聚类算法基于亲密度将各节点进行迭代划分；利用向量获取对应簇的社交网络数据。本发明能够使节点表示真实准确，提高社区检测的准确性。
主权项：1.一种基于图嵌入和节点亲密度的社区发现方法，其特征在于，包括：获取基于社交网络中的节点样本集、社交网络中两节点样本之间相交边、以及相交边的权重构建的图数据网络；其中，相交边的权重为无向图中两节点样本度值的乘积；采用图嵌入方法，将所述图数据网络转化为欧式空间中d维向量表征的嵌入数据点；所述图数据网络转化后，通过训练好的图嵌入模型得到各节点样本的节点嵌入向量；基于社交网络中同一社区的两节点样本的共有邻居节点数量计算两节点样本间的相似度；根据两节点样本间的相似度和所述节点嵌入向量计算亲密度；找出每个社区中最大亲密度的两节点样本；每个社区中最大亲密度的两节点样本作为每个簇的聚类中心点，每个社区中最大亲密度的两节点样本作为每个簇的初始聚类中心点，利用聚类算法基于所述亲密度将各节点进行迭代划分，得到不同簇集的节点；利用聚类后的所述节点嵌入向量获取对应聚类簇的社交网络的数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国传媒大学 一种基于图嵌入和节点亲密度的社区发现方法及系统
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