公开(公告)号：CN119693171B

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202411760607.X

申请日：2024-12-03

Applicant: 安徽大学

Inventor： 孙登第 ,  吴志翔

IPC: G06Q50/00 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明公开一种基于动态调整和邻居对比模块的网络社团划分方法，获取社交网络数据并构建原始图，图增强模块基于样本学习正负例法对原始图进行社团划分，生成两个新的增强图，将两个增强图输入共享参数的双层编码器，通过编码器分别进行特征提取，得到对应的节点特征，对节点特征输入自适应调整模块，动态调整重构，通过邻居对比模块来评估每个邻居对损失计算的贡献，计算对比损失时引入锚点相邻节点的相似度，通过对比损失和重构损失来评估模型的预测值与真实值之间差别。本发明通过引入邻居对比模块，将邻居锚点对相似度得分相加，使得模型能够更精确地区分正样本对和负样本对，从而提高了模型的聚类和预测准确性。

公开(公告)号：CN119693171A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411760607.X

申请日：2024-12-03

Applicant: 安徽大学

Inventor： 孙登第 ,  吴志翔

IPC: G06Q50/00 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明公开一种基于动态调整和邻居对比模块的网络社团划分方法，获取社交网络数据并构建原始图，图增强模块基于样本学习正负例法对原始图进行社团划分，生成两个新的增强图，将两个增强图输入共享参数的双层编码器，通过编码器分别进行特征提取，得到对应的节点特征，对节点特征输入自适应调整模块，动态调整重构，通过邻居对比模块来评估每个邻居对损失计算的贡献，计算对比损失时引入锚点相邻节点的相似度，通过对比损失和重构损失来评估模型的预测值与真实值之间差别。本发明通过引入邻居对比模块，将邻居锚点对相似度得分相加，使得模型能够更精确地区分正样本对和负样本对，从而提高了模型的聚类和预测准确性。