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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及一种基于半监督多目标优化的社交网络圈子识别方法，将多通道社交网络抽象为多层网络，并获取该多层网络的邻接矩阵；通过多层网络的公共低维表示计算节点的Dice相似度，并提取基于Dice的先验信息；通过多层网络的公共低维表示获得高质量初始解，并构建先验层重构网络；将先验层重构网络与网络融合，并与高质量初始解一起进行优化，在优化过程中，通过Dice的先验信息指导遗传操作，最终通过最优解选择策略求得多层网络的公共社团划分，挖掘出多通道社交网络中的社交圈子；改善了多目标优化方法在社团结构复杂的网络上效果下降的缺点，因而具有较好的准确率与鲁棒性。
主权项：1.一种基于半监督多目标优化的社交网络圈子识别方法，其特征在于：将多通道社交网络抽象为多层网络，并获取该多层网络的邻接矩阵；通过多层网络的公共低维表示计算节点的Dice相似度，并提取基于Dice的先验信息；通过多层网络的公共低维表示获得高质量初始解，并构建先验层重构网络；将先验层重构网络与网络融合，并与高质量初始解一起进行优化，在优化过程中，通过Dice的先验信息指导遗传操作，最终通过最优解选择策略求得多层网络的公共社团划分，挖掘出多通道社交网络中的社交圈子。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于半监督多目标优化的社交网络圈子识别方法
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