[发明专利]基于自监督学习式进化的大规模复杂网络社区检测方法在审
| 申请号： | 202110665380.0 | 申请日： | 2021-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN113704570A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 陈家进;刘松柏;林秋镇;李青 | 申请（专利权）人： | 香港理工大学深圳研究院 |
| 主分类号： | G06F16/903 | 分类号： | G06F16/903;G06F16/901;G06N3/12;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 谢松;徐凯凯 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山区粤海街道高新*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于自监督学习式进化的大规模复杂网络社区检测方法，包括步骤：根据目标网络社区，确定目标网络社区对应的原始种群；将原始种群分解成第一子种群和第二子种群；采用基于自监督学习的方法对第一子种群进行更新，得到第一更新子种群，并采用基于广度学习的方法对第二子种群进行更新，得到第二更新子种群；根据原始种群、第一更新子种群以及第二更新子种群，确定目标网络社区对应的进化种群；当进化种群满足终止条件时，将进化种群作为最优种群。本发明将大规模复杂网络社区结构检测问题建模成一个两目标的优化问题，通过基于自监督学习式进化方法和基于广度学习的方法同时优化这两个目标，实现对大规模复杂网络的最优社区结构检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 进化 大规模 复杂 网络 社区 检测 方法 | ||
【主权项】：
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