[發明專利]動態異質網絡演化聚類分析方法在審
| 申請號： | 201811270756.2 | 申請日： | 2018-10-29 |
| 公開（公告）號： | CN109543033A | 公開（公告）日： | 2019-03-29 |
| 發明（設計）人： | 戴維迪;李勝男 | 申請（專利權）人： | 天津大學 |
| 主分類號： | G06F16/35 | 分類號： | G06F16/35;G06F16/332 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201 | 代理人： | 程小艷 |
| 地址： | 300072*** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 異質網絡 聚類 領域研究 分析 網絡 研究 聚類分析 聚類結果 領域知識 期刊數據 數據字段 演化趨勢 異構網絡 意義詞 構建 字段 合并 發現 | ||
1.動態異質網絡演化聚類分析方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：
S1：研究數據的獲取及處理：
(1)確定需要研究的領域，提取領域期刊數據；
(2)提取所需研究字段；
(3)對獲取的字段進行預處理；
S2：動態異質網絡演化聚類：
(1)對預處理所得的數據，確定不同時間片的網絡快照；
(2)在第一個時刻，根據經驗知識確定先驗概率，將網絡初始化為k類，在其他時刻，先驗概率為將前一時刻的聚類作為下一時刻的先驗分布；
(3)為每個聚類建立基于排序的概率生成模型，即可以通過調整相應聚類中對象的類型類分解相應的概率；
(4)為每種對象類型計算后驗概率P(ck|o)，可以通過以下方式來計算：
pt(ck|o)∝p(o|ck)×pt(ck)；
(5)一旦后驗概率計算完成，對象o可以使用一個向量進行表示v0＝(P(c1|o),P(c2|o),...,P(cK|o))，通過使用先前的聚類分配，聚類之心的向量v為該聚類對象的平均值，通過使用v0和聚類質心之間的余弦相似度值，將對象o重新分配到每個聚類中；
(6)迭代前兩個步驟，直到聚類結果不會發生變化；
(7)返回聚類結果，并根據聚類結果，分析每個時間片的成員聚類，通過結合現有知識，分析產生聚類的原因，進一步了解發展現狀，指導未來研究。
2.根據權利要求1所述的動態異質網絡演化聚類分析方法，其特征在于，所述步驟S1(1)中確定需要研究的領域提取領域期刊數據。
3.根據權利要求1所述的動態異質網絡演化聚類分析方法，其特征在于，所述步驟S1(2)中研究字段包括論文、作者、時間、發表期刊/會議，主題詞字段。
4.根據權利要求1所述的動態異質網絡演化聚類分析方法，其特征在于，所述步驟S1(3)中預處理包括去除無意義詞和重復詞。
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