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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了一种多标签网络上的时序周期社群挖掘方法，属于数据挖掘技术领域，包括以下步骤：首先将时序图中的节点和边按时间戳统计周期，按周期对节点进行拆点，将拆开的点根据原图上的连接关系以及周期匹配情况重新建边，形成新的标签图G；其次在图G上进行带标签的社区挖掘算法，根据不同的标签节点所构成的子图，分别进行k‑核挖掘算法，得到带有不同标签的若干k‑核，根据蝴蝶计数判断是否满足阈值，若满足则合并不同标签的k‑核；然后社群优化；最后重复上述两步合并优化操作，最后形成一个多标签的周期社群。本发明提供了一种多标签网络上的时序周期社群挖掘方法，保证了结果子网络的密集程度且通过周期社群可以更好的描述图特征。
主权项：1.一种多标签网络上的时序周期社群挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、处理时序图中的时序信息，将时序图中的节点和边按时间戳统计周期，按周期对节点进行拆点，将拆开的点根据原图上的连接关系以及周期匹配情况重新建边，形成新的标签图G；步骤2、社群挖掘，基于上述按周期拆点重建处理后构建的标签图G，在图G上进行带标签的社区挖掘算法，根据不同的标签节点所构成的子图，分别进行k-核挖掘算法，得到带有不同标签的若干k-核，根据蝴蝶计数判断是否满足阈值，若满足则合并不同标签的k-核；步骤3、社群优化，对于合并的两个k-核，逐轮的删除离节点a和节点b之间距离最大的节点，同时重新计算蝴蝶计数和k-核，直到剩余的图不满足k-核的形成条件或蝴蝶计数阈值，将删除节点后剩余的两类节点合并为一个社群，得到包含两个标签且比起原有结果更为紧密的社群；步骤4、重复步骤2和步骤3合并优化操作，最后形成一个多标签的周期社群。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种多标签网络上的时序周期社群挖掘方法
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