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基于边图的线性流重叠社区发现方法、系统及存储介质  
 【申请号】  CN201810367988.3  【申请日】  2018-04-23
 【公开号】  CN108614932A  【公开日】  2018-10-02
 【申请人】  中南大学  【地址】  410000 湖南省长沙市麓山南路932号
 【共同申请人】  
 【发明人】  王斌;李强;盛津芳;孙泽军
 【国际申请】    【国际公布】  
 【进入国家日期】  
 【专利代理机构】  长沙朕扬知识产权代理事务所(普通合伙) 43213  【代理人】  何湘玲
 【分案原申请号】  
 【国省代码】  43
 【摘要】  本发明涉及大数据挖掘技术领域,公开了一种基于边图的线性流重叠社区发现方法、系统及存储介质,以提高效率并取得更好的社区划分结果。本发明方法包括:S1、将原始网络转换为边图网络;S2、将得到的边图网络中的边打乱顺序进行随机的选取处理,对每条边处理时,还原边图网络到原始网络,由原始网络中边聚类系数与当前更新后的节点度计算得到当前边的权重和所关联两节点各自的权重;S3、将当前边的权重与第一阈值进行比较,如果当前边的权重大于第一阈值,将当前边所对应的权重小的节点加入到权重大的节点所在的社区;否则,不对当前边进行社区划分;S4、重复上述S2及S3,依次对边图网络各边处理后得到整个网络的第一重叠社区划分图。
 【主权项】  1.一种基于边图的线性流重叠社区发现方法,其特征在于,包括:步骤S1、将原始网络转换为边图网络;步骤S2、将得到的边图网络中的边打乱顺序进行随机的选取处理,对每条边处理时,还原边图网络到原始网络,由原始网络中边聚类系数与当前更新后的节点度计算得到当前边的权重和所关联两节点各自的权重;步骤S3、将当前边的权重与第一阈值进行比较,如果当前边的权重大于第一阈值,将当前边所对应的权重小的节点加入到权重大的节点所在的社区;否则,不对当前边进行社区划分;步骤S4、重复上述步骤S2及S3,依次对边图网络各边处理后得到整个网络的第一重叠社区划分图。
 【页数】  13
 【主分类号】  G06F17/50
 【专利分类号】  G06F17/50;G06Q50/00
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