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公开(公告)号：CN108108854B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201810021953.4
申请日：2018-01-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及城市交通技术领域，公开了一种城市路网链路预测方法、系统及存储介质，以提高路网的链路预测精确度并提高数据的处理效率。本发明方法包括：构建路网的邻接矩阵；根据所述邻接矩阵得到Katz相似度矩阵；将所述Katz相似度矩阵进行归一化后使用多层非线性自动编码器对其进行网络表征学习，得到网络表征向量；根据所述网络表征向量解码重建邻接矩阵，并根据所述重建邻接矩阵进行链路预测。
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公开(公告)号：CN108614932A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810367988.3
申请日：2018-04-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及大数据挖掘技术领域，公开了一种基于边图的线性流重叠社区发现方法、系统及存储介质，以提高效率并取得更好的社区划分结果。本发明方法包括：S1、将原始网络转换为边图网络；S2、将得到的边图网络中的边打乱顺序进行随机的选取处理，对每条边处理时，还原边图网络到原始网络，由原始网络中边聚类系数与当前更新后的节点度计算得到当前边的权重和所关联两节点各自的权重；S3、将当前边的权重与第一阈值进行比较，如果当前边的权重大于第一阈值，将当前边所对应的权重小的节点加入到权重大的节点所在的社区；否则，不对当前边进行社区划分；S4、重复上述S2及S3，依次对边图网络各边处理后得到整个网络的第一重叠社区划分图。
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公开(公告)号：CN108614932B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201810367988.3
申请日：2018-04-23
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及大数据挖掘技术领域，公开了一种基于边图的线性流重叠社区发现方法、系统及存储介质，以提高效率并取得更好的社区划分结果。本发明方法包括：S1、将原始网络转换为边图网络；S2、将得到的边图网络中的边打乱顺序进行随机的选取处理，对每条边处理时，还原边图网络到原始网络，由原始网络中边聚类系数与当前更新后的节点度计算得到当前边的权重和所关联两节点各自的权重；S3、将当前边的权重与第一阈值进行比较，如果当前边的权重大于第一阈值，将当前边所对应的权重小的节点加入到权重大的节点所在的社区；否则，不对当前边进行社区划分；S4、重复上述S2及S3，依次对边图网络各边处理后得到整个网络的第一重叠社区划分图。
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公开(公告)号：CN108108854A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201810021953.4
申请日：2018-01-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及城市交通技术领域，公开了一种城市路网链路预测方法、系统及存储介质，以提高路网的链路预测精确度并提高数据的处理效率。本发明方法包括：构建路网的邻接矩阵；根据所述邻接矩阵得到Katz相似度矩阵；将所述Katz相似度矩阵进行归一化后使用多层非线性自动编码器对其进行网络表征学习，得到网络表征向量；根据所述网络表征向量解码重建邻接矩阵，并根据所述重建邻接矩阵进行链路预测。
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