[发明专利]一种基于深度学习的加权网络社区发现方法及装置有效
| 申请号： | 202010133626.5 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111371611B | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 蒋来源;李树栋;吴晓波;韩伟红;方滨兴;田志宏;殷丽华;顾钊铨;仇晶;王乐;李默涵;唐可可 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郭浩辉;麦小婵 |
| 地址： | 510006 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的加权网络社区发现方法及装置。所述方法包括：对给定的加权网络图进行预处理，得到二阶邻相似度矩阵；通过深度稀疏自编码器提取所述二阶邻相似度矩阵的低维特征，得到低维特征矩阵；根据聚类算法对所述低维特征矩阵进行聚类，得到社区发现结果。本发明能够综合考虑节点与邻居节点，及与邻居节点的邻居节点之间的联系，提高社区发现的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 加权 网络 社区 发现 方法 装置 | ||
【主权项】：
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