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公开(公告)号：CN108737158B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810320793.3
申请日：2018-04-10
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于最小生成树的社交网络层次社区发现方法及系统，属于网络分析技术领域，通过计算给定社交网络所有相邻节点间连接强度来构建微社区；计算所有微社区间的紧密度，构造最小生成树，得到社交网络的层次社区结构。本发明的最小生成树构造复杂度低，能够有效处理大规模社交网络数据，无需任何人为参数设置，能够准确、高效地发现社交网络的层次社区结构。
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公开(公告)号：CN106844697B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201710060641.X
申请日：2017-01-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F16/953 , G06F16/35 , G06N3/04 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于潜在传播集的社交网络信息传播跟踪方法，包括：建立基于潜在传播集的SIR模型；从社交网络中获取网络消息，进行聚类并分组，建立网络热点消息的分类数据库；从分类数据库中选取网络热点消息，对社交网络进行采样，获取传播参数；获取新的网络热点消息，将其与网络热点消息的分类数据库进行对比，选择最接近的网络热点消息类型，并提取获取的传播参数作为新的网络热点消息的参考传播参数；对参考传播参数进行调整，进一步预测所述网络热点消息的传播情况并进行人工干预。本发明运用在不同规模的人工网络与现实网络中，由SIPR方程组生成的S、I、R三类曲线与仿真模拟情况中三类曲线吻合度很高，均表现出了良好的效果。
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公开(公告)号：CN106844697A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710060641.X
申请日：2017-01-25
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: G06F16/355 , G06F16/951 , G06N3/04 , G06Q50/01
Abstract: 本发明涉及一种基于潜在传播集的社交网络信息传播跟踪方法，包括：建立基于潜在传播集的SIR模型；从社交网络中获取网络消息，进行聚类并分组，建立网络热点消息的分类数据库；从分类数据库中选取网络热点消息，对社交网络进行采样，获取传播参数；获取新的网络热点消息，将其与网络热点消息的分类数据库进行对比，选择最接近的网络热点消息类型，并提取获取的传播参数作为新的网络热点消息的参考传播参数；对参考传播参数进行调整，进一步预测所述网络热点消息的传播情况并进行人工干预。本发明运用在不同规模的人工网络与现实网络中，由SIPR方程组生成的S、I、R三类曲线与仿真模拟情况中三类曲线吻合度很高，均表现出了良好的效果。
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公开(公告)号：CN108737158A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810320793.3
申请日：2018-04-10
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于最小生成树的社交网络层次社区发现方法及系统，属于网络分析技术领域，通过计算给定社交网络所有相邻节点间连接强度来构建微社区；计算所有微社区间的紧密度，构造最小生成树，得到社交网络的层次社区结构。本发明的最小生成树构造复杂度低，能够有效处理大规模社交网络数据，无需任何人为参数设置，能够准确、高效地发现社交网络的层次社区结构。
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