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一种基于属性图信息的社团检测方法

摘要

本发明公开了一种基于属性图信息的社团检测方法,包括以下步骤:S1:对复杂网络的数据进行预处理,构造网络图;S2:将网络图构造成属性图,其中包括:将两个节点之间的关系强度映射成所在边上的权重,每个节点的强度映射成节点上的权重;S3:给定查询节点q和正整数k,在属性图上计算极大(s,c,k)‑clique的模型;S4:优化计算极大(s,c,k)‑clique的模型的算法。其优点在于,利用极大(s,c,k)‑clique的模型,有效的解决了属性图中对社团的检测问题。本发明中提出的模型既考虑了网络的拓扑结构,又充分挖掘了顶点和边上的属性值,从而保证最终找到的社团的质量。

著录项

  • 公开/公告号CN114090835A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 山东大学;

    申请/专利号CN202111404046.6

  • 发明设计人 于东晓;张立芳;罗琦;

    申请日2021-11-24

  • 分类号G06F16/901(20190101);

  • 代理机构37247 青岛华慧泽专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人付秀颖

  • 地址 250013 山东省青岛市即墨区滨海路72号

  • 入库时间 2023-06-19 14:17:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/901 专利申请号:2021114040466 申请日:20211124

    实质审查的生效

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