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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种嵌入偏好增强的社区搜索方法、系统、程序及存储介质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：CN119271905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411301431.1，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种嵌入偏好增强的社区搜索方法、系统、程序及存储介质是由谢晓芹;杨武;苘大鹏;王焕然;吕继光;韩帅;许晨;谭静文;谷宇中设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种嵌入偏好增强的社区搜索方法、系统、程序及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供的是一种嵌入偏好增强的社区搜索方法、系统、程序及存储介质。本发明所述的系统包括社交网络节点嵌入装置、社区搜索装置、随机游走序列获取装置、系统控制装置。所述的方法动态通过嵌入学习和社区搜索相结合，利用Check2Vec模型学习节点嵌入，提高了对签入信息的建模能力，并在社区搜索中综合考虑节点属性和签入信息，以获取更准确的用户‑位置二分社区。本发明的优点在于：具有多模态信息整合、适用于多数据域、灵活调节性等优点，为提高社区搜索效果和个性化程度提供了有力手段。

本发明授权一种嵌入偏好增强的社区搜索方法、系统、程序及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种嵌入偏好增强的社区搜索方法，其特征在于：具体步骤如下： 步骤1：构建包含LBSN用户节点和位置节点嵌入表示的模型Check2Vec，通过最大化超图的位置、时间、语义和用户域四类节点与其最佳拟合线之间的余弦相似性，确保节点邻近性； 步骤2：在改进的社区搜索算法AGSCS+中，使用Check2Vec学习到的用户和位置节点的嵌入向量表示，以及相应的最佳拟合线，进行社区搜索； 步骤3：AGSCS+算法在计算评分时结合了节点属性相似度和嵌入相似度，通过输入参数p来调整属性信息和嵌入信息对搜索结果社区的影响； 步骤4：通过随机游走策略，在用户-位置二分图中执行跳跃式游走序列采样，以获取用户和位置节点的序列用于学习嵌入超边信息； 步骤5：Check2Vec算法通过学习节点嵌入，利用线性回归中的最佳拟合线的思想，最大化节点嵌入和最佳拟合线之间的余弦相似性； 步骤6：使用负采样技术来学习用户和位置节点的向量表示，确保更好地捕捉节点之间的关系； 步骤7：在社区搜索阶段，通过AGSCS+算法中的综合评分计算公式，综合考虑用户和位置节点的属性相似度以及嵌入相似度，得到最优的用户-位置二分社区。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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