[发明专利]基于统计模型的社区挖掘方法及系统在审
| 申请号： | 201710110798.9 | 申请日： | 2017-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN106874506A | 公开（公告）日： | 2017-06-20 |
| 发明（设计）人： | 赵学华;杨博;陈慧灵;刘学艳 | 申请（专利权）人： | 深圳信息职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所44237 | 代理人： | 阳开亮 |
| 地址： | 518029 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于网络技术领域，提供了一种基于统计模型的社区挖掘方法及装置，所述方法包括读取符号网络N的邻接矩阵A，设置社区数K的变化范围为[Kmin，Kmax]，并初始化社区数K＝Kmin，其中，所述符号网络N的节点总数为n，Kmin和Kmax为n范围内的整数；初始化每一个社区数K对应的统计模型NMK，将所述统计模型NMK与所述符号网络N拟合，并计算所述统计模型NMK的选择标准HK；比较所有统计模型NMK的选择标准HK，选取选择标准HK最大的统计模型NMK作为最优模型NMoptim；根据所述最优模型NMoptim确定所述符号网络N中每个节点i所属的社区，0<i≤n。本发明实现了基于统计模型对符号网络的社区挖掘，有效地提高了对符号网络进行社区挖掘的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 统计 模型 社区 挖掘 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于统计模型的社区挖掘方法，其特征在于，所述社区挖掘方法包括：读取符号网络N的邻接矩阵A，设置社区数K的变化范围为[Kmin，Kmax]，并初始化社区数K＝Kmin，其中，所述符号网络N的节点总数为n，Kmin和Kmax为n范围内的整数；初始化每一个社区数K对应的统计模型NMK，将所述统计模型NMK与所述符号网络N拟合，并计算所述统计模型NMK的选择标准HK；比较所有统计模型NMK的选择标准HK，选取选择标准HK最大的统计模型NMK作为最优模型NMoptim；根据所述最优模型NMoptim确定所述符号网络N中每个节点i所属的社区，0<i≤n。
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