[发明专利]一种基于深度图卷积网络的群体发现方法在审
| 申请号： | 202111153366.9 | 申请日： | 2021-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN113989544A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 汪晓锋;赵本香;沈国栋;王栽胜;张增杰;全大英 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/762;G06V10/774;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州昱呈专利代理事务所(普通合伙) 33303 | 代理人： | 张蜜 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公共了一种基于深度图卷积网络的群体发现方法，用于解决现有方法对属性网络中的群体结构识别率低的问题。它具体包括：获取属性网络用户交互行为数据；通过对属性网络数据进行预处理以建模属性网络拓扑并确定少量节点标签；利用标签传播算法对现有的节点标签进行预训练以扩展标签集合；通过构建深度图卷积模型同时对结构信息和节点属性进行深度融合并自动识别完整的群体结构。采用本发明的技术方案，有利于挖掘大规模属性网络中群体特征，同时有效提高群体识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 图卷 网络 群体 发现 方法 | ||
【主权项】：
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