一种面向并行运算的基于节点相似性的社区发现方法

    公开(公告)号:CN116029855A

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202310058667.6

    申请日:2023-01-17

    Abstract: 本发明公开了一种面向并行运算的基于节点相似性的社区发现方法,包括:获取社交网络用户节点数据,基于用户节点关系数据构建有向图,将图G划分为若干存储在不同分区且由对应处理器处理的子图;计算任意两节点之间的相似度,构建每个子图的属性相似性矩阵;计算子图中每个节点和模块的访问概率,计算每个处理器中每个模块的退出概率;基于子图的属性相似性矩阵、模块的访问概率以及模块的退出概率,计算子图最小描述长度;基于最小描述长度采用Spark和所有邻居模块合并方法在多个处理器上分别同时对社交网络中的子图网络进行社区划分。本发明的上述方法提高算法划分的正确率、同时降低算法划分的时间耗时,同时提高算法划分的并行效率。

    一种区块链数字货币的实体身份类型推测方法及系统

    公开(公告)号:CN114445085A

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202210122317.7

    申请日:2022-02-09

    Abstract: 本发明提供一种区块链数字货币的实体身份类型推测方法及系统,涉及区块链技术领域,包括:根据区块链数字货币原始交易数据集进行特征提取、降维,得到融合特征数据集;将融合特征数据集分为训练样本和验证样本,训练样本训练虚拟地址账户身份类型识别模型,获得分类器;分类器对验证样本进行虚拟地址账户身份类型识别,获得虚拟地址账户身份类型表;根据虚拟地址账户身份类型表进行聚类,获得多个实体,统计各实体的所有虚拟地址账户及对应的身份类型;根据实体每种身份类型的虚拟地址账户数量占比,确定该实体的身份类型。本发明通过特征筛选、降维提升模型整体识别效率,基于纠错机制中和启发式聚类高估与低估的问题,提升了模型的推测效果。

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