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公开(公告)号：CN114090903A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111387697.9
申请日：2021-11-22
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种提升社交网络层次化社区检测划分效果的方法。本发明将社区检测分为两步完成：首先根据现有社区拓扑结构，给定节点与社区的特征向量，预测社交网络图中每个节点的社区从属关系，并利用社交网络图中节点之间的连接关系优化现有的特征向量；而后利用深度学习中的强化学习技术，给定当前社区拓扑结构和社交网络图，预测调整现有社区的拓扑结构；重复上述两步骤直至收敛；给定一张社交网络图，能够预测其节点的社区划分情况。针对社交网络中出现的新增节点，继续重复上述步骤即可将新节点也纳入社区划分中。本发明方法在社区检测的模块度和归一化互信息上都远高于现有的GEMSEC算法、HCDE算法和ComE算法。
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