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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利基于高阶结构的网络关键团的识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116055333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211282958.5，技术领域涉及：H04L41/12；该发明授权基于高阶结构的网络关键团的识别方法是由李聪;赵阳;李翔设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高阶结构的网络关键团的识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络信息分析技术领域，具体为基于高阶结构的网络关键团的识别方法。本发明包括：将实际网络数据建模成图，通过共邻算法寻找出网络中的所有高阶团和由同阶团所围成的封闭圈，其中0阶团代表点，1阶团代表边，2阶团代表三角形，依次类推；通过建立高阶关联矩阵，设计不同的高阶团重要性识别指标：高阶圈比指标、高阶PageRank指标、高阶度指标和高阶H‑index指标，实现网络中重要结构的精准定位；选取多个网络数据集，验证不同算法所识别出的重要团在维持网络连通性、促进网络同步性和控制病毒传播的能力，进一步识别原始网络中一组关键团的序列。本发明可以识别不同网络拓扑下的关键团结构，拓展性强，极易应于实际网络分析中。

本发明授权基于高阶结构的网络关键团的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高阶结构的网络关键团的识别方法，其特征在于，包括：给定一个初始网络，通过共邻算法寻找出网络中所有高阶团和由同阶团所围成的封闭圈，作为网络的基本组成单元，并且用对应阶的关联矩阵记录不同阶团之间的关系，其中，0阶团代表点，1阶团代表边，2阶团代表三角形，依次类推；根据高阶结构所处的位置以及高阶结构上的随机游走思想，设计一类识别高阶结构重要性的指标；并将高阶结构的重要性表征为维持网络连通性、促进网络同步和控制病毒传播的能力，于是将通过各个指标所刻画的高阶结构运用于这3个场景，筛选出最重要的一组团结构；具体步骤为：步骤1：给定一个具有N个节点的无向无权图GV，E，其中，V代表网络中的节点集合，E代表网络中边的集合，首先根据网络中节点的位置属性确定每个节点的邻居，然后根据共邻算法从2阶团依次自下而上寻找网络中的所有高阶团和由同阶团所围成的封闭圈；步骤2：根据步骤1所识别出的不同高阶团，建立高阶关联矩阵Sn-1，n,通过对该矩阵的基本运算得到网络的n阶圈数矩阵Nn、n阶转移概率矩阵Pn以及n阶邻接矩阵An，并设计出高阶圈比指标HOC、高阶PageRank指标HOP、高阶度指标HOD和高阶H-index指标HOC，去识别重要的高阶团；其中，Sn-1，n代表n-1阶团与n阶团的高阶关联矩阵；步骤3：将高阶结构的重要性表征为维持网络连通性、促进网络同步和控制病毒传播的能力，于是将通过各个指标所刻画的高阶结构运用于这3个场景，从原始网络中筛选出最重要的一组团结构，即关键团的序列。

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