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申请/专利权人：浙江大华技术股份有限公司

摘要：本申请公开了一种网络模型训练方法、社团检测方法、电子设备及存储介质，该方法包括：获取多组待训练数据，每组待训练数据包括表征社团网络中目标节点与第一相邻节点属于同一社团的正节点对和表征目标节点与第二相邻节点属于不同社团的负节点对；根据各组待训练数据中正节点对的节点区分度的由小到大对多组待训练数据进行排序处理，得到各组待训练数据的训练序列；通过网络模型以训练序列依次对各组待训练数据进行训练，直至得到满足要求的网络模型。上述方案，能够提高社团检测的效率和准确性。

主权项：1.一种社团检测方法，其特征在于，所述社团检测方法应用于社团检测装置，所述社团检测装置对应的显示屏包括功能按键区、图谱拓展关系展示区和或详情展示区，所述方法包括：所述功能按键区响应于用户的点击操作，获取待检测社团网络，将所述待检测社团网络输入目标网络模型中，得到所述目标网络模型预测的所述待检测社团网络中各节点的嵌入向量；根据所述待检测社团网络中各节点的嵌入向量对所述待检测社团网络进行社团检测，得到目标社团检测结果，所述节点的嵌入向量用于对所述待检测社团网络中的网络对象进行聚类处理，所述待检测社团网络对应的所述目标社团检测结果包括所述待检测社团网络中的各网络对象对是否属于同一社团；所述图谱拓展关系展示区用于展示所述目标社团检测结果中的图谱拓展关系，所述图谱拓展关系包括所述网络对象以及所述网络对象之间的对象关系；所述详情展示区用于对所述目标社团检测结果中图谱拓展关系进行团体分析处理，以展示团体分析结果，所述团体分析包括团体信息统计以及团体点重要性分析，所述团体分析结果包括团体中的对象数量、团体描述信息以及团体编号；其中，所述目标网络模型至少由以下步骤训练得到：获取多组待训练数据，每组待训练数据包括表征社团网络中目标节点与第一相邻节点属于同一社团的正节点对和表征所述目标节点与第二相邻节点属于不同社团的负节点对；根据各组待训练数据中正节点对的节点区分度的由小到大对所述多组待训练数据进行排序处理，得到各组待训练数据的训练序列，所述节点区分度表征所述正节点对对应的两个网络对象属于同一社团的概率；通过所述目标网络模型以所述训练序列依次对各组待训练数据进行训练，直至得到满足要求的目标网络模型。

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百度查询： 浙江大华技术股份有限公司 网络模型训练方法、社团检测方法、电子设备及存储介质