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基于社团结构挖掘算法的在线社会网络信息传播最大化方法
- 专利权人:
- 南京大学
- 发明人:
- 吴骏,海军,彭岳,李宁,吴和生,谢俊元
- 申请号：
- CN201510186252.2
- 公开号：
- CN104820945B
- 申请日:
- 2015.04.17
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 陈建和
- 摘要：
- 基于复杂网络社团发现算法的信息传播最大化方法，包括如下步骤：1)复杂网络生成阶段：预处理从在线社会网络上爬取到的数据变为有向带权图；模型训练阶段：a)利用社团发现算法对复杂网络进行社团发现。b)为每一个社团，输出对应的子图。c)为每一个子图进行不同种子节点选取实验。d)利用所产生数据进行训练模型，并把得到的模型保存到指定区域以待使用。2)种子节点选取阶段：a)要进行挖掘的原始复杂网络分割为不同的社团，并生成对应子图。b)导入模型训练阶段训练好的预测。c)利用预测模型计算出每个子图应分配到几个种子节点进行挖掘。复杂网络数据中选取最具传播能力节点时的时间效率。具有选取结果优，数据处理速度快等优点。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
