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网络模型训练方法、社团检测方法、电子设备及存储介质
申请人信息
- 申请人:浙江大华技术股份有限公司
- 申请人地址:310051 浙江省杭州市滨江区滨安路1187号
- 发明人: 浙江大华技术股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 网络模型训练方法、社团检测方法、电子设备及存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410241171.7 |
| 申请日 | 2024/3/4 |
| 公告号 | CN117828357A |
| 公开日 | 2024/4/5 |
| IPC主分类号 | G06F18/214 |
| 权利人 | 浙江大华技术股份有限公司 |
| 发明人 | 操涛涛; 刘伟棠; 陈立力; 周明伟; 郑博方; 熊巍; 陶嘉明 |
| 地址 | 浙江省杭州市滨江区滨安路1187号 |
摘要文本
本申请公开了一种网络模型训练方法、社团检测方法、电子设备及存储介质，该方法包括：获取多组待训练数据，每组待训练数据包括表征社团网络中目标节点与第一相邻节点属于同一社团的正节点对和表征目标节点与第二相邻节点属于不同社团的负节点对；根据各组待训练数据中正节点对的节点区分度的由小到大对多组待训练数据进行排序处理，得到各组待训练数据的训练序列；通过网络模型以训练序列依次对各组待训练数据进行训练，直至得到满足要求的网络模型。上述方案，能够提高社团检测的效率和准确性。
专利主权项内容
1.一种基于社团检测的网络模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取多组待训练数据，每组待训练数据包括表征社团网络中目标节点与第一相邻节点属于同一社团的正节点对和表征所述目标节点与第二相邻节点属于不同社团的负节点对；根据各组待训练数据中正节点对的节点区分度的由小到大对所述多组待训练数据进行排序处理，得到各组待训练数据的训练序列；通过所述网络模型以所述训练序列依次对各组待训练数据进行训练，直至得到满足要求的网络模型。