公开(公告)号：CN116304769A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310221342.5

申请日：2023-03-09

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘洪涛 ,  张岩 ,  李智强 ,  周靖鹏

IPC: G06F18/2321 ,  G06Q50/00 ,  H04L41/142

Abstract: 本发明涉及一种基于改进密度峰值模型的重叠社区检测方法，属于社区检测领域，包括以下步骤：S1：考虑直接邻居和高阶邻居对节点链接强度的影响，定义局部链接强度和全局链接强度，然后将局部链接强度和全局链接强度相结合来计算距离矩阵；S2：将距离信息代入密度峰值模型中，选取社区中心点；S3：由节点的K个邻居的社区概率和链接强度共同决定节点的概率向量，表明每个节点的社区归属程度，通过阈值使其成为重叠分配，输出最终划分结果。本发明提高了非中心点被正确分配的概率，提高了最后重叠社区检测的准确性。

公开(公告)号：CN116204716A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202310209551.8

申请日：2023-03-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘洪涛 ,  李智强 ,  叶嘉奇

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/906 ,  G06F16/958 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16 ,  G06F16/2458 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明涉及一种节点信息和标签传播的重叠社区划分预测方法及系统，属于计算机领域。该方法对获取的复杂网络数据集中的用户属性信息进行预处理，对获取到的数据集中的关系数据集进行处理，完成用户网络拓扑结构的构建和生成特征网络；将用户关键属性间的相关性转化为属性模块度矩阵，将拓扑结构矩阵和属性模块度矩阵融合为加权模块度矩阵，再将加权模块度矩阵分解得到用户网络的加权向量化表示；根据贝叶斯概率公式将各属性因子计算得到的影响力相乘，得到最终的用户影响力；在用户影响力计算方法的基础上得到社区划分过程中需要的标签重要度；使用用户标签影响度和用户重要度进行社区发现，获取社区；本发明对复杂网络社区划分预测结果更可靠。