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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日：2024-04-19
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118153674A
主分类号：G06N5/01
分类号：G06N5/01
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明涉及一种社交网络流图的重复性子图模式挖掘方法、装置和设备。方法包括：获取社交网络流图在当前时间戳的快照图以及插入边集合；从插入边集合中抽取插入边e，计算快照图中含插入边e的m边子图，得到子图集合；根据子图集合中的子图模式、每一子图模式在当前时间戳的频率以及频率集，得到模式集合；获取模式集合中频率大于或等于支持度阈值的子图模式，计算子图模式的时间支持集；根据时间支持集得到对应子图模式的θ‑周期时间支持集，根据θ‑周期时间支持集的数量，得到对应子图模式的重复性，若当前子图模式的重复性大于或等于最小重复性阈值，则判定当前子图模式为重复性子图模式。采用本方法能够提高预测热点话题的准确性。
主权项：1.一种社交网络流图的重复性子图模式挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：获取社交网络流图在当前时间戳的快照图以及插入边集合；所述快照图包括从开始时间到当前时间戳的边的诱导图；根据采样率从所述插入边集合中抽取插入边e，计算所述快照图中含插入边e的m边子图，得到子图集合；根据所述子图集合中的子图模式、每一子图模式在当前时间戳的频率以及频率集，得到模式集合；所述频率集包括子图模式在每一时间戳上的频率；获取所述模式集合中频率大于或等于支持度阈值的子图模式，计算所述子图模式的时间支持集；所述时间支持集包括子图模式的频率大于或等于支持度阈值时的时间戳；根据时间支持集的最大连续子集，得到对应子图模式的θ-周期时间支持集，根据所述θ-周期时间支持集的数量，得到对应子图模式的重复性，若当前子图模式的重复性大于或等于最小重复性阈值，则判定当前子图模式为重复性子图模式；根据所述模式集合中的重复性模式以及重复性得到重复性模式集合，根据所述重复性模式集合得到社交网络流图中的重复性子图模式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 社交网络流图的重复性子图模式挖掘方法、装置和设备
免责声明
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