[发明专利]一种社群检测方法及装置在审
| 申请号： | 201911035095.X | 申请日： | 2019-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN110781410A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 张希亮;李伦宝 | 申请（专利权）人： | 北京明略软件系统有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/36;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 11646 北京超成律师事务所 | 代理人： | 孔默 |
| 地址： | 100000 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种社群检测方法及装置，包括：获取知识图谱，并确定知识图谱中每一个节点的属性信息，其中，所述属性信息用于表示该节点与所述知识图谱中其他节点之间的关联关系；基于每一个节点的属性信息、以及预先训练好的重要度检测模型，得到每一个节点的重要度，其中，所述重要度用于表示每一个节点在所述知识图谱中的重要性；基于所述知识图谱中节点的重要度的均值、所述每一个节点的属性信息、以及所述知识图谱中各个节点之间的连接关系，对所述知识图谱中节点之间的连接关系进行删除，并将删除之后的与其他节点具有连接关系的节点集合确定为所述知识图谱中的社群。通过这种方法，可以提高社群检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 图谱 属性信息 重要度 连接关系 检测 删除 关联关系 节点集合 申请 | ||
【主权项】：
1.一种社群检测方法，其特征在于，包括：/n获取知识图谱，并确定知识图谱中每一个节点的属性信息，其中，所述属性信息用于表示该节点与所述知识图谱中其他节点之间的关联关系；/n基于每一个节点的属性信息、以及预先训练好的重要度检测模型，得到每一个节点的重要度，其中，所述重要度用于表示每一个节点在所述知识图谱中的重要性；/n基于所述知识图谱中节点的重要度的均值、所述每一个节点的属性信息、以及所述知识图谱中各个节点之间的连接关系，对所述知识图谱中节点之间的连接关系进行删除，并将删除之后的与其他节点具有连接关系的节点集合确定为所述知识图谱中的社群。/n
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