[发明专利]一种基于网络表征学习和邻居合力的微博用户社区发现方法有效
| 申请号： | 201910802017.1 | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110569415B | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 杨旭华;王晨 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/951 | 分类号： | G06F16/951;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于网络表征学习和邻居合力的微博用户社区发现方法，根据现有微博数据，建立微博网络，基于网络表征学习方法把微博网络转化为欧氏空间向量；计算微博网络中节点的质量以及节点的邻居合力；通过邻居合力计算微博网络中节点的邻居合力中心性，设定为初始社区的中心节点，其余节点设定为普通节点；将普通节点归属到与其最近的中心节点所代表的社区形成微博网络的初始社区结构；根据模块度最优的原则合并初始社区，形成最终的微博网络社区结构。本发明综合考虑网络节点的邻居合力和节点间的距离，提高了社区发现的速度和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 表征 学习 邻居 合力 用户 社区 发现 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于网络表征学习和邻居合力的微博用户社区发现方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤一：根据现有的微博数据，一个用户用一个节点表示；如果两个用户存在彼此之间的关注，则两个用户之间有一条连边；构建具有N个节点的微博网络模型G(V,E)，V表示节点，E表示节点之间连边；/n步骤二：采用DeepWalk网络表征学习方法将具有N个节点的微博网络G转化为欧氏空间的N个r维向量，一个网络节点及其连边信息对应一个向量，其中第i个向量表示为
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