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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种面向符号社交网络的对抗社区搜索方法及装置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：CN118861372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411338931.2，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种面向符号社交网络的对抗社区搜索方法及装置是由柳晴;魏子耀;高云君设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向符号社交网络的对抗社区搜索方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向符号社交网络的对抗社区搜索方法及装置。该方法包括：获取查询顶点和满足度数约束的符号社交网络，对其中任一顶点，计算其跟随集合以及删除该跟随集合后的符号社交网络的拉普拉斯矩阵的最小特征值；采用使最小特征值降低速度最快的策略获取符号社交网络中的独立集合；删除独立集合中每一个顶点的跟随集合，删除后的符号社交网络中查询顶点所在连通分量若满足平衡条件，则按此初始化对抗社区，否则重复上述计算和删除过程；将加回到对抗社区中后不影响平衡性约束和度数约束的被删除顶点加回到对抗社区中，获得最终的对抗社区。

本发明授权一种面向符号社交网络的对抗社区搜索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向符号社交网络的对抗社区搜索方法，其特征在于，所述符号社交网络同时包含积极社交关系和消极社交关系，其描述单词网络之间同义关系与反义关系；对抗社区包括单词的同义词和反义词；对词典中的一个单词，其同义词和反义词分别构成一个社区，且两个社区之间存在对立关系；所述面向符号社交网络的对抗社区搜索方法用于单词检索，包括步骤：S11：获取符号社交网络和查询顶点；S12：迭代删除获取的符号社交网络中满足A）、B）任一条件的顶点，完成度数约束：A）正度数小于正阈值；B）负度数小于负阈值；S13：对当前符号社交网络中的任意一个顶点，计算其跟随集合，所述跟随集合为该顶点和因该顶点被删除而被级联删除的点的集合，进一步计算删除该跟随集合后的符号社交网络的拉普拉斯矩阵的最小特征值；遍历所述当前符号社交网络中的所有顶点，获得与这些顶点一一对应的最小特征值；S14：采用使所述最小特征值降低速度最快的策略获取所述当前符号社交网络中的一个独立集合；S15：在所述当前符号社交网络中删除所述独立集合中每一个顶点的跟随集合，将删除后的符号社交网络中查询顶点所在连通分量作为所得符号社交网络；S16：所得符号社交网络若满足平衡条件，则将对抗社区初始化为所得符号社交网络，否则，跳转至步骤S13；所述满足平衡条件指：能够将所得符号社交网络的顶点集划分为两个集合，使得任何一条正边的两个端点不分别在两个集合中，且任何一条负边的两个端点不能在同一个集合中；S17：检查步骤S15中删除过的所有顶点能否加回到对抗社区中，若加回到对抗社区中后不影响平衡性约束和度数约束，则将其加回到对抗社区中，将步骤S15中删除过的所有顶点处理完毕后，获得最终的对抗社区。

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