[发明专利]一种基于团簇属性和平衡理论在符号网络中挖掘内聚子图的方法在审
| 申请号： | 202010323467.5 | 申请日： | 2020-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN111651638A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 王勋;朱秋雨;孙仁杰;王潇杨;陈晨;张颖 | 申请（专利权）人： | 浙江工商大学;浙江盈狐云数据科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/901 | 分类号： | G06F16/901;G06F16/906;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于团簇属性和平衡理论在符号网络中挖掘内聚子图的方法。为了找到同时满足密度约束和平衡约束的团体，本发明在符号网络上提出了一种新的内聚子图模型，即极大有符号k团，它满足三个条件：是规模不小于k的团；不包含任何不平衡三角形；是极大的，即它的任何超图都不能满足前两个条件。考虑到平衡三角形和k团的属性，本发明提出新的修剪策略，从而更有效地缩减搜索空间。与此同时，本发明结合新的修剪策略开发了高效的SKC算法，从而能在大型符号网络中迅速找到极大有符号k团。因此，基于团簇属性和平衡理论在符号网络中挖掘内聚子图的方法的应用对内聚子图的挖掘及社区间关系变化的预测有着极大的效益。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 属性 平衡理论 符号 网络 挖掘 内聚子图 方法 | ||
【主权项】：
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