| 專利名稱 | 基于分配與分裂的動態(tài)社區(qū)檢測方法 | ||
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| 申請?zhí)?專利號 | CN202310277594.X | 專利權人（第一權利人） | 東北電力大學 |
| 申請日 | 2023-03-21 | 授權日 | 2024-01-12 |
| 專利類別 | 授權發(fā)明 | 戰(zhàn)略新興產業(yè)分類 | 雙五星 |
| 技術主題 | 社區(qū)結構|邊緣節(jié)點|社區(qū)|當地社區(qū)|分布式計算|復雜網絡|網絡社區(qū)|工業(yè)工程學|模塊化|實時計算 | ||
| 應用領域 | 數據處理應用|高級技術 | ||
| 意向價格 | 具體面議 | ||
| 專利概述 | 基于分配與分裂的動態(tài)社區(qū)檢測方法，涉及復雜網絡技術領域，解決現(xiàn)有基于增量的動態(tài)社區(qū)檢測方法受初始網絡社區(qū)和增量檢測過程的影響容易產生誤差積累的問題，本方法考慮節(jié)點之間的緊密性來檢測首個快照網絡的社區(qū)結構，在后續(xù)的快照網絡中，為反映網絡變化的活動節(jié)點分配社區(qū)并考慮新生邊對社區(qū)檢測精度的影響定義了增邊節(jié)點，將分配后的社區(qū)結構分裂為多個由增邊節(jié)點構造的局部社區(qū)和其他節(jié)點構造的單例社區(qū)，使用模塊度增益合并優(yōu)化分裂的社區(qū)，從而檢測最終的社區(qū)結構。本發(fā)明方法能夠檢測到更高質量的社區(qū)結構，在每個真實動態(tài)網絡的最后一個快照中，與其他方法相比，本發(fā)明方法減少了增量方法的誤差累積，獲得了最高的Q值。 | ||
| 圖片資料 |
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| 合作方式 | 擬轉讓 | ||
| 聯(lián)系人 | 戚梅宇 | 聯(lián)系電話 | 13074363281 |
