公开(公告)号：CN115205061B

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202210873080.6

申请日：2022-07-22

Applicant: 福建师范大学

Inventor： 许力 ,  张欣欣 ,  徐振宇 ,  陈雄逸 ,  林传銮

IPC: G06F17/00 ,  G06Q50/00 ,  G06Q50/30 ,  G06Q10/06

Abstract: 本发明涉及一种基于网络模体的社会网络重要用户识别方法，其包括以下步骤：S1：在社会网络中，依据实际应用场景设计不同类型的网络模体稳定级别：S2：通过贝叶斯机器学习训练出社会网络中具有稳定结构的关键网络模体；S3：根据网络模体稳定级别及关键网络模体，识别社会网络中重要用户。本发明社会网络群体角度出发，将低阶子图结构视为构成社会网络最小结构单元，并充分考虑用户的相互作用关系和群体关系，能够识别社会网络中的重要用户。

公开(公告)号：CN115205061A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210873080.6

申请日：2022-07-22

Applicant: 福建师范大学

Inventor： 许力 ,  张欣欣 ,  徐振宇 ,  陈雄逸 ,  林传銮

IPC: G06Q50/00 ,  G06Q50/30 ,  G06Q10/06 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于网络模体的社会网络重要用户识别方法，其包括以下步骤：S1：在社会网络中，依据实际应用场景设计不同类型的网络模体稳定级别：S2：通过贝叶斯机器学习训练出社会网络中具有稳定结构的关键网络模体；S3：根据网络模体稳定级别及关键网络模体，识别社会网络中重要用户。本发明社会网络群体角度出发，将低阶子图结构视为构成社会网络最小结构单元，并充分考虑用户的相互作用关系和群体关系，能够识别社会网络中的重要用户。