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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种融合局部信息和社团信息的社交网络好友预测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：CN114201690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202111544505.0，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种融合局部信息和社团信息的社交网络好友预测方法是由张磊;张华彬;李斌;张吴忌设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合局部信息和社团信息的社交网络好友预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合社团信息和局部信息的社交网络好友预测方法，包括以下步骤：利用社团检测算法对社交网络进行预处理，得到网络的社团结构；通过利用社团信息对用户之间的边进行加权，更精确的反映用户之间的关系；k层概率传播；计算用户相似度矩阵；用户节点相似度排序。该方法利用概率传播方法预测用户与用户之间的相似度，并且通过用户之间的社团信息进一步提升预测的准确性。本发明通过设计k层概率传播考虑更多的局部信息，利用用户社团信息考虑了用户不同的邻居对其影响不同的问题，从而能够更好的预测用户之间的相似度，实现预测效果的有效提升。

本发明授权一种融合局部信息和社团信息的社交网络好友预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合局部信息和社团信息的社交网络好友预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、利用社团检测算法对社交网络进行预处理，得到网络的社团结构；步骤2、通过利用网络的社团结构对用户之间的边进行加权，更精确的反映用户之间的关系；对于任意两个用户vi和vj，他们边的权值为：Wij＝cij×eij+eij1式1中cij表示两个用户是否在同一社团，如果在同一社团则cij＝1，否则cij＝0；eij表示两个用户是否存在连边，若存在连边则eij＝1，否则eij＝0；步骤3、k层概率传播步骤3.1、基于原始网络构建二部网络B_GX，Y，W，X表示网络中的用户，Y表示网络中的用户，W表示X中节点和Y中节点之间存在有联系；步骤3.2、设置资源分配比例，根据步骤2得到的权重矩阵，计算资源从X到Y或者从Y到X比例的方式；步骤3.3、设置传播层数k；步骤3.4、对于网络G中的任一用户i，找到其邻居节点，并将X中用户i的邻居节点的初始资源设置为1；步骤3.5、第一层传播，将X中所有节点的资源按照比例分配给其在Y中的邻居节点；步骤3.6、第二层传播；将Y中所有节点的资源按照比例分配给其在X中的邻居节点；步骤3.7、重复步骤3.5和步骤3.6，资源在X和Y之间反复传播，直到达到设置的k层传播；步骤4、计算用户相似度矩阵步骤4.1、对所有用户执行步骤3，得到所有用户的k层资源传播值；步骤4.2、计算任意第i个用户节点与第1个用户节点的相似度；步骤4.3、经过步骤4.2得到任意两个节点之间的相似度，构建用户相似度矩阵；步骤5、用户节点相似度排序将原本存在边的节点对相似度置0，然后对剩余节点对的相似度按照从大到小进行排序，相似度越高代表两个节点之间有连边的可能性越大，即两个用户是好友的可能性越大。

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