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龙图腾网恭喜湖南科技大学三亚研究院申请的专利一种文献引用网络核心-外围随机块模型聚类聚合方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119961617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510440333.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种文献引用网络核心-外围随机块模型聚类聚合方法是由余建勇;陈紫娟;韩雪设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文献引用网络核心-外围随机块模型聚类聚合方法在说明书摘要公布了：本发明涉及文献引用网络分析与图模型研究技术领域，具体公开了一种文献引用网络核心‑外围随机块模型聚类聚合方法，包括以下步骤：S1、定义文献引用网络；S2、构建文献引用网络核心‑外围随机块模型；S3、构建轮辐模型和层次模型；S4、采用贝叶斯推理对文献引用网络核心‑外围随机块模型进行推断；S5：基于模型最小描述长度MDL原理，对文献引用网络核心‑外围随机块模型进行优化与评估；S6：对文献引用网络核心‑外围随机块模型进行结构聚合；S7：得到影响力文献即核心节点。本方案通过结合贝叶斯推断和随机块模型，不仅能够编码文献引用网络中的先验知识，增强模型拟合能力，还能通过局部加权聚合优化了核心‑外围结构的表征精度。

本发明授权一种文献引用网络核心-外围随机块模型聚类聚合方法在权利要求书中公布了：1.一种文献引用网络核心-外围随机块模型聚类聚合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、定义文献引用网络；给出文献引用网络的定义GV，E，GV，E包括包含了N个节点组成的集合V和包含了M条无权有向边的集合E，其中，每条无权有向边表示文献的具体引用记录； S2、构建文献引用网络核心-外围随机块模型； S3、构建轮辐模型和层次模型； S4、采用贝叶斯推理对文献引用网络核心-外围随机块模型进行推断； S5：基于模型最小描述长度原理，对文献引用网络核心-外围随机块模型进行优化与评估； S6：对文献引用网络核心-外围随机块模型进行结构聚合； S7：得到影响力文献即核心节点； 步骤S2中构建文献引用网络核心-外围随机块模型包括如下步骤： S21：给出文献引用网络核心-外围随机块模型的模型假设，即核心节点和外围节点被分配到不同的块中，基于所定义的GV，E给定一个有N个节点的文献引用网络，对应的邻接矩阵为AN×N，N个节点被随机分配到M个块中； S22：通过长度为N的块分配向量D表示文献引用网络中节点的块分配情况，具体表示为D＝{D1，D2，...DN}，其中，节点vi被分配到块s中相应地表示为Di＝s；将GV，E中任意两个节点的连接概率用矩阵R表示，Rst表示块s中的节点与块t中的节点连接的概率；在文献引用网络核心-外围随机块模型中，两个节点之间的连接概率取决于块分配矩阵D和块连接矩阵R； S23：基于贝叶斯方法，将PD，R|A与块分配向量D和块连接矩阵R的先验概率联系起来，得到公式一：PD，R|A∝PDPRPA|D，R；其中，∝符号表示成比例、PD，R|A表示在观测到邻接矩阵A的条件下，块分配向量D和块连接矩阵R的联合概率分布、PD表示块分配向量的先验分布、PR表示块连接矩阵的先验分布、PA|D,R表示给定D和R时生成邻接矩阵A的概率。

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