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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明涉及网络信息处理技术领域，提供一种基于大语言模型的网络关键节点识别方法及系统，其包括获取初始算法种群，基于网络拓扑和计算式方法定义初始节点评分算法；基于所述初始节点评分算法进行适应性评估，并基于语义相似度完成种群分类，根据分类结果选择亲代节点评分算法；基于亲代节点评分算法通过预训练的大语言模型进行子代算法生成，不断迭代演化获取满足预设条件的最终节点评分算法；通过所述最终节点评分算法对网络中的各个节点进行评分，基于评分结果识别出网络关键节点。本发明解决了现有网络关键节点识别算法泛化性低、复杂度高、资源消耗大的问题。
主权项：1.一种基于大语言模型的网络关键节点识别方法，其特征在于，包括：基于网络拓扑和计算式方法定义初始节点评分算法；基于所述初始节点评分算法进行适应性评估，并基于语义相似度完成种群分类，根据分类结果选择亲代节点评分算法；基于亲代节点评分算法通过预训练的大语言模型进行子代算法生成，不断迭代演化获取满足预设条件的最终节点评分算法；通过所述最终节点评分算法对网络中的各个节点进行评分，基于评分结果识别出网络关键节点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种基于大语言模型的网络关键节点识别方法及系统
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