[發明專利]基于隨機優化和非均勻采樣對大規模社團網絡檢測方法在審
| 申請號： | 202011204489.6 | 申請日： | 2020-11-02 |
| 公開（公告）號： | CN112199452A | 公開（公告）日： | 2021-01-08 |
| 發明（設計）人： | 金弟;孫繼滔;焦鵬飛 | 申請（專利權）人： | 天津大學 |
| 主分類號： | G06F16/28 | 分類號： | G06F16/28;G06F16/22 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201 | 代理人： | 韓帥 |
| 地址： | 300072*** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 隨機 優化 均勻 采樣 大規模 社團 網絡 檢測 方法 | ||
【權利要求書】：
1.基于隨機優化和非均勻采樣對大規模社團網絡檢測方法，包括如下步驟：
(1)：采集大規模社團模型節點值構建概率圖模型，即：
P(Z,X,a,θ)
(2)：根據概率模型變量Z建立社團模型網絡中社團檢測的概率抽象化模型表示，即P(Z|X)；
(3)：對抽象化模型進行社團歸屬的后驗分布建立社團檢測的目標函數模型，即：
L(q)＝Eq(logP(π,θ,Z,X))-Eq(logq(π,θ,Z))
(4)：引入隨機優化方法，通過非均勻采樣對社團檢測的目標函數模型進行無偏估算Lunbiased，即：
(5)：對社團檢測的目標函數的無偏估計Lunbiased的變分參數進行優化求解；
(6)：重復3)-5步驟將獲得最優社團檢測的目標函數模型變分參數，最后根據最優的變分參數進行在社團網絡劃分。
2.根據權利要求1所述的基于隨機優化和非均勻采樣對大規模社團網絡檢測方法，其特征在于，所述社團檢測的目標函數模型得到的最優變分參數在進行社團網絡結點的劃分過程為：
通過社團變分參數τ選擇每行最大結點作為社團歸屬P(Z|x)；
統計每個結點的社團歸屬確定網絡的預測標簽；
通過Accuracy指標衡量本發明對網絡社團檢測的準確性同時用計算收斂時間來衡量本發明的社團檢測的時間效率。
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