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基于文本特征整合的语义社交网络多视角社区发现方法

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专利号 2022100736626 专利名称 基于文本特征整合的语义社交网络多视角社区发现方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06F 16/906 (2019.01),G06Q 50/00 (2024.01),G06F 40/30 (2020.01),G06F 40/216 (2020.01)
申请人 哈尔滨理工大学 申请地址 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号
发明人 杨海陆,刘乾,张建林,张金,陈晨,王莉莉,丁晓宇 申请日期 2022-01-21
下证状态 未知 更新时间 2026-09-23 17:33:30
专利摘要 本发明公开了一种基于文本特征整合的语义社交网络多视角社区发现方法,包括:抓取社交网络中用户发表语义信息;提取语义信息中预设数量的词频特征构建矩阵;对语义信息进行TF‑IDF值计算,提取预设数量的关键字特征构建矩阵;利用LDA主题模型获取语义信息的主题和每位用户的主题分布构建矩阵;利用Pearson相关系数求解上述矩阵之间的相似度矩阵,并与预设阈值进行比较,若大于则建立连接重构原社交网络,得到语义社交网络;利用基于图学习的多视角聚类算法对语义社交网络进行多视角社区发现,得到社区划分结果。该方法从多个视角考虑社交网络的语义信息再进行社区发现,保证社区结构划分结果的高质量、高准确度和高凝聚性。

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卖方 企业营业执照
专利证书原件
身份证
专利证书原件

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