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申请/专利权人：石河子大学
摘要：本发明属于但不限于互联网技术领域，尤其涉及一种社交网络用户群体发现方法及系统，通过学习网络的低维表示来重建相似度矩阵，从而揭示网络中的社团结构。以NMI和ARI为评价指标，对多个数据集和多个算法进行对比实验，实验表明AICD模型取得了较好的结果，即可以准确的发现社团结构，有助于发现社交网络中不同事件主题下的用户群体。
主权项：1.一种社交网络用户群体发现方法，其特征在于，包括：S1，相似度矩阵构建：在社交网络中，相似度矩阵用于聚类、社区检测和链接预测，相似性的度量基于网络的不同特征进行，包括节点的度、最短路径；S2，AICD模型：AICD模型基于自编码器结构，同时考虑非负矩阵分解技术，为社团发现任务提供方法；S3，目标函数优化：为了优化目标函数，要找到使目标函数最小化的Xi和Yq矩阵的最优值，同时满足给定的约束；使用块坐标下降方法，交替更新Xi和Yq矩阵，同时固定其他矩阵这种方法将原始复杂问题转化为一系列更容易解决的子问题；S4，Xi和Yq的更新规则：根据乘法更新规则来导出Xi和Yq的更新规则，这些规则是从非负矩阵分解的Karush-Kuhn-Tucker条件中导出的；S5，基于AICD的社团发现算法：算法的输入为构建的相似度矩阵，正则化参数α，和最大迭代次数T；首先将非负矩阵Xi和Yq随机正值初始化，然后根据提出的优化算法来迭代更新Xi和Yq，直至收敛。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 石河子大学 一种社交网络用户群体发现方法及系统
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