公开(公告)号：CN119166878A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411293614.3

申请日：2024-09-14

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张磊 ,  冯心怡 ,  杨海鹏 ,  葛媛媛 ,  王占朋

IPC: G06F16/906 ,  G06F16/9535 ,  G06F16/9537 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种基于双种群交互的社交网络关键节点识别方法，包括以下步骤：1、双种群构建，基于原始网络空间和归减后搜索空间分别生成主种群和辅助种群，完成初始化；2、双种群进化，将步骤1得到的主种群和辅助种群分别进行遗传操作，通过交叉变异产生子代，并根据相应的种群更新方法形成新的种群；3、双种群交互，双种群进化到一定迭代次数满足交互条件时，影响策略和扩展策略交替执行，实现主种群与辅助种群的信息交互；4、个体选择，基于目标函数值对主种群和辅助种群中的个体进行排序，选择最优个体作为关键节点组合输出。本发明能够快速有效地在大规模社交网络中识别关键节点组合，在合理时间内为决策者提供高质量的选择方案。

公开(公告)号：CN119106894A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411325839.2

申请日：2024-09-23

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张磊 ,  熊子珊 ,  杨海鹏 ,  崔钰贤 ,  王占朋

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/00 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种基于模糊社团检测的产品投放资源分配方法，包括以下步骤：将社交网络建模为图G＝(V,E)，其中节点集V表示社交网络中的用户，边集E表示任意两位用户之间的联系；步骤1、初始化隶属度矩阵，基于区间缩减策略确定隶属度矩阵的行数，并按照初始化公式完成隶属度矩阵的初始化；步骤2、更新隶属度矩阵，交替迭代交替执行隶属度平滑和隶属度增强策略，更新步骤1所得的隶属度矩阵，更新完成的隶属度矩阵作为最终结果。本发明提高了整个网络对新产品信息接收的覆盖率和深度，最大化产品投放后的收益。

公开(公告)号：CN117934191A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202311681461.5

申请日：2023-12-08

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张磊 ,  秦超凡 ,  杨海鹏 ,  程凡

IPC: G06Q50/00 ,  G06N3/006 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明公开了一种基于动态社团检测的社交群体发现方法，结合了历史信息中的精英解和非精英解，并设计了两阶段的个体选择和个体迁移策略，通过设计变异策略以及多样化种群迁移策略，找到动态网络中的社团结构，从而快速有效地找到社交网络中的社交群体。本发明一种基于动态社团检测的社交群体发现方法，方法简单，既可以保证寻找到优秀的解，又能满足算法对于多样性的要求，主要是利用种群中的精英解和非精英解来保持种群多样性，通过有效的个体选择策略、个体迁移策略以及变异策略，在社交网络中准确的发现社交群体，结果精确度高，效率快，能够满足解决实际问题的需要。

公开(公告)号：CN117314671A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311326796.5

申请日：2023-10-13

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张磊 ,  吴泽奇 ,  周芃 ,  杨海鹏 ,  张吴忌

IPC: G06Q50/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N5/022 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0455 ,  G06F16/901

Abstract: 本发明公开了一种基于特征图增强的网络嵌入的社团检测方法，关注特征图的信息，并将其与拓扑结构和特征嵌入相结合进行社区检测，可以利用节点在特征空间的关系实现更可靠的社团检测分析，最后通过伯努利泊松分布模型将节点聚集到对应的社团，充分利用特征空间中节点的关系，并将其与拓扑图和特征嵌入相结合，并通过具有注意机制的分层融合方法将它们的特征进行融合，从而实现更高质量的社团检测。本发明能够有效且高效地对复杂网络进行社团检测，能够使得检测出来的社团内部节点之间的链接较社团之间的紧密，同时社团内部的节点具有较好的属性相似性，更加体现了社团的同质性，本发明能够为复杂网络的分析等研究提供有力的支持。

公开(公告)号：CN117633357A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311664406.5

申请日：2023-12-06

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张磊 ,  刘思博 ,  杨海鹏 ,  陈子豪

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/126 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明公开了一种基于多任务进化优化的多目标推荐方法，包括以下步骤：辅助任务生成，在两个用户和物品不同的层次上对原始任务进行简化得到辅助任务；原始任务和辅助任务的种群初始化；种群进化与交互，其中针对辅助任务和原始任务提出了一种新的知识转移机制，有效地实现任务之间的知识迁移；环境选择。本发明既能跳出传统推荐算法只关注准确性的局限，在准确性指标和非准确性指标上达到平衡，提供更高质量的推荐列表组合供用户选择，又能通过简单的辅助任务去加快原始任务的收敛速度，从而在时间上得到优化。

公开(公告)号：CN116596495A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310536071.2

申请日：2023-05-12

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张磊 ,  马开聪 ,  杨海鹏

IPC: G06Q10/1053 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种基于社团检测的空缺职位推广方法，涉及社交网络领域；该方法利用社团检测方法得到的社团结构信息，设计了基于社团结构的节点选择策略，有效识别社交网络中能够公平传播空缺职位信息的用户集。本发明通过将提出的节点选择策略融入到进化算法的初始化、交叉、变异策略，从而快速有效地找到社交网络中的目标用户集，最大化空缺职位信息扩散的范围和公平。

公开(公告)号：CN113987014A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202111239993.4

申请日：2021-10-25

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张磊 ,  李柳 ,  杨海鹏 ,  孙翔 ,  程凡

IPC: G06F16/2458 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种基于多目标优化的大规模商品组合模式的挖掘方法，该方法设计了一个模式归减策略对于大规模事务数据库进行频繁高效用项集挖掘，并提出一个种群初始化和种群修复策略作为辅助，从而挖掘到具有高销售量和高利润的商品组合。本发明解决了随着商品事务数据库中商品数量的增大，挖掘难度呈指数倍增长的问题，提供多种商品组合供用户选择，从而能提高商品事务数据库中商品组合模式挖掘的准确性和有效性。