龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：山西大学
摘要：本发明公开了一种基于深度属性图聚类的社交网络分析方法，属于聚类分析和社交网络分析技术领域。针对图数据存在噪声与稀疏性并且忽略浅层特征的问题，本发明通过对数据进行预处理得到属性特征矩阵和邻接矩阵；构建双路径并行的自适应深度属性图聚类网络；在第一条路径中，使用自编码器模块提取数据的潜在特征；在第二条路径中，使用自适应图自编码器模块逐层交替更新图结构和数据表示；使用注意力融合模块对自适应图自编码器模块和自编码器模块学习到的表示进行加权融合；使用双重自监督聚类模块对融合后的表示进行聚类，得到伪标签完成分析。本发明能动态地将数据的图结构信息和特征信息进行自适应更新，有助于反映社交网络中的复杂关系，提高社交网络分析的准确性。
主权项：1.一种基于深度属性图聚类的社交网络分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取社交网络数据集，对数据集进行预处理，得到属性特征矩阵和邻接矩阵；步骤2，构建双路径并行的自适应深度属性图聚类网络，其包括自编码器模块、自适应图自编码器模块、注意力融合模块以及双重自监督聚类模块；步骤3，将属性特征矩阵和邻接矩阵输入到双路径并行的自适应深度属性图聚类网络，通过最小化各个模块的损失对网络进行训练，得到伪标签，完成社交网络分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西大学 一种基于深度属性图聚类的社交网络分析方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号