-
公开(公告)号：CN106875281B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201710144505.9
申请日：2017-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于贪心子图的社会网络节点挖掘方法。首先依据节点度这个重要属性结合了局部拓扑结构的聚集系数估计出节点的影响潜力，根据影响潜力高低排序并加入种子节点候选集合，同时通过对网络的整体评判排序并选择出特异性阈值最高的节点加入种子节点候选集合。在完成候选集合的选择后，通过改进影响力的线性阈值模型表现为贪心子图策略对于集合中的节点进行真实的传播模拟，选取增量影响范围最大的节点加入到最终节点挖掘结果集合中，并且在每一步传播完成时动态的修正候选集合中的节点，重复候选集合修正过程和传播模拟过程直至达到预期规模的节点挖掘结果集合，最终得到理想的节点挖掘效果。
-
公开(公告)号：CN106878174A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710168140.3
申请日：2017-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/24 , H04L12/58 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供的是一种基于中介中心性的网络传播节点影响力发现方法。遍历任意两点间的最短路径，获得路径集合δij；对路径P中的每一个节点u计算DBC(u)ij,以及Loc(u)ij；遍历所有路径结束后在遍历图中每一个节点u，计算DLBC，并将所有节点的DLBC值从大到小排列；输出整个DLBC排序后的数组。本发明充分发挥了传统中介中心性能够度量节点全局影响力的优势，并且通过对加入衰减因子以及节点重要程度因子，在节点全局影响里度量上的精度得以提高。通过将距离节点最短路径长度小于等于L的节点数量与总体节点数量的比值，作为节点在局部影响力的度量，作为对节点全局影响力的补充，形成了节点综合影响力。
-
公开(公告)号：CN106951524A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710168151.1
申请日：2017-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06F16/9024 , G06F2216/03 , G06Q50/01
Abstract: 本发明提供的是一种基于节点影响力的重叠社区发现方法。在k‑shell分解算法的基础上，通过综合并全面考虑节点的全局影响力、局部影响力以及邻居节点的贡献度共三类因素而提出。依据影响力降序顺序更新节点，符合社会网络信息传播特性，降低算法的随机性，并在计算归属系数的时候，不仅仅考虑了邻居节点影响力的影响，还将节点本身的归属倾向及节点本身影响力考虑在内。在设定重叠阈值等方面，融合了节点影响力，为每个节点设置了合理的阈值。能够降低原算法的随机性，挖据出高质量的社区结构。
-
公开(公告)号：CN106875281A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710144505.9
申请日：2017-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q50/00
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 本发明提供的是一种基于贪心子图的社会网络节点挖掘方法。首先依据节点度这个重要属性结合了局部拓扑结构的聚集系数估计出节点的影响潜力，根据影响潜力高低排序并加入种子节点候选集合，同时通过对网络的整体评判排序并选择出特异性阈值最高的节点加入种子节点候选集合。在完成候选集合的选择后，通过改进影响力的线性阈值模型表现为贪心子图策略对于集合中的节点进行真实的传播模拟，选取增量影响范围最大的节点加入到最终节点挖掘结果集合中，并且在每一步传播完成时动态的修正候选集合中的节点，重复候选集合修正过程和传播模拟过程直至达到预期规模的节点挖掘结果集合，最终得到理想的节点挖掘效果。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.021 seconds)
