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公开(公告)号:CN107480213A
公开(公告)日:2017-12-15
申请号:CN201710624691.6
申请日:2017-07-27
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/30705 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种基于时序文本网络的社区检测与用户关系预测方法,包括:基于原始数据构建时序文本网络;针对时序文本网络,构建基于关系图模型的生成模型;利用梯度下降法构建生成模型的推断过程;根据模型的推断过程,对时序文本网络进行训练,提取出社区信息以及社区间的关系;根据提取出的社区信息,进行网络节点间的连接预测。本发明构建了全新的社区检测方法,并提出了社区相关度的概念,大幅提升了社区检测的准确性和解释性。
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公开(公告)号:CN107480213B
公开(公告)日:2021-12-24
申请号:CN201710624691.6
申请日:2017-07-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/35 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于时序文本网络的社区检测与用户关系预测方法,包括:基于原始数据构建时序文本网络;针对时序文本网络,构建基于关系图模型的生成模型;利用梯度下降法构建生成模型的推断过程;根据模型的推断过程,对时序文本网络进行训练,提取出社区信息以及社区间的关系;根据提取出的社区信息,进行网络节点间的连接预测。本发明构建了全新的社区检测方法,并提出了社区相关度的概念,大幅提升了社区检测的准确性和解释性。
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