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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京郵電大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于社會(huì)傳感器在線社交網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)群體劃分方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118152673B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202410228396.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9536；該發(fā)明授權(quán)一種基于社會(huì)傳感器在線社交網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)群體劃分方法及系統(tǒng)是由徐名海;王子軒;江先輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-02-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于社會(huì)傳感器在線社交網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)群體劃分方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，公開了一種基于社會(huì)傳感器在線社交網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)群體劃分方法及系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集模塊，用戶節(jié)點(diǎn)篩選模塊，社會(huì)傳感器模塊，群體融合模塊，構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)模塊和群體劃分模塊，該劃分方法包括構(gòu)建社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模塊，根據(jù)得到的權(quán)重以及各個(gè)節(jié)點(diǎn)的位置，進(jìn)行節(jié)點(diǎn)間的鏈接，構(gòu)建在線社交網(wǎng)絡(luò)并對(duì)節(jié)點(diǎn)以及社會(huì)傳感器接收發(fā)的文本、語音及表情符號(hào)進(jìn)行情感指向分析；通過鏈路權(quán)重的動(dòng)態(tài)更新，根據(jù)用戶的需求對(duì)節(jié)點(diǎn)的屬性動(dòng)態(tài)調(diào)整，對(duì)在線社交網(wǎng)絡(luò)的群體進(jìn)行動(dòng)態(tài)地調(diào)整劃分，進(jìn)而準(zhǔn)確地劃分為一個(gè)個(gè)群體。本發(fā)明通過社會(huì)傳感器采集的數(shù)據(jù)構(gòu)建在線社交網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而通過用戶的需求，對(duì)群體進(jìn)行動(dòng)態(tài)劃分。

本發(fā)明授權(quán)一種基于社會(huì)傳感器在線社交網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)群體劃分方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于社會(huì)傳感器在線社交網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)群體劃分方法，其特征在于：所述動(dòng)態(tài)群體劃分方法包括以下步驟： 步驟1、根據(jù)線上的方式獲取社會(huì)群體對(duì)某一新產(chǎn)品的問卷調(diào)查報(bào)告； 步驟2、對(duì)擁有活動(dòng)數(shù)據(jù)的用戶節(jié)點(diǎn)進(jìn)行篩選，選擇互有關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)； 步驟3、戰(zhàn)略性地選擇社會(huì)群體中的某個(gè)人員作為人類社會(huì)傳感器，獲得該人員的直接社會(huì)環(huán)境即該社會(huì)傳感器所在社交圈屬性值，被選擇的人類社會(huì)傳感器主動(dòng)或者被動(dòng)地接收發(fā)消息，用戶節(jié)點(diǎn)主動(dòng)地接收發(fā)消息，該消息包括為文本、語音及表情符號(hào)； 步驟4、對(duì)步驟1獲得的社會(huì)群體的問卷調(diào)查報(bào)告和步驟3獲得的基于社會(huì)傳感器的社交圈屬性值進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算用戶節(jié)點(diǎn)與社會(huì)傳感器節(jié)點(diǎn)的權(quán)重值； 步驟5、根據(jù)步驟4得到的權(quán)重值構(gòu)建在線小型社交網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)用戶節(jié)點(diǎn)以及社會(huì)傳感器接收發(fā)的文本、語音及表情符號(hào)進(jìn)行情感指向分析以實(shí)現(xiàn)情感分類； 步驟6、通過鏈路權(quán)重的動(dòng)態(tài)更新，根據(jù)用戶的需求對(duì)用戶節(jié)點(diǎn)的屬性動(dòng)態(tài)調(diào)整，從而動(dòng)態(tài)準(zhǔn)確地對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)群體劃分；其中， 所述步驟2中，利用二叉樹對(duì)擁有活動(dòng)數(shù)據(jù)的用戶節(jié)點(diǎn)進(jìn)行篩選，具體包括以下步驟： 步驟2.1、判斷該用戶節(jié)點(diǎn)是否為空，如果為空，則說明該用戶節(jié)點(diǎn)與活動(dòng)數(shù)據(jù)中的其他節(jié)點(diǎn)無連接，將用戶節(jié)點(diǎn)刪除； 步驟2.2、判斷該用戶節(jié)點(diǎn)是否為葉子節(jié)點(diǎn)，如果該用戶節(jié)點(diǎn)是葉子節(jié)點(diǎn)，則保留該用戶節(jié)點(diǎn)； 步驟2.3、通過遞歸計(jì)算左子樹和右子樹的節(jié)點(diǎn)數(shù)目，并將左子樹和右子樹的節(jié)點(diǎn)數(shù)目進(jìn)行累加，得到總的葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)目； 步驟2.4、如果總的葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)目大于1，則說明該用戶節(jié)點(diǎn)與活動(dòng)數(shù)據(jù)中的其他節(jié)點(diǎn)相連，否則該用戶節(jié)點(diǎn)沒有相鄰的節(jié)點(diǎn)； 步驟2.5、通過計(jì)算總的葉子節(jié)點(diǎn)數(shù)目從而完成對(duì)用戶節(jié)點(diǎn)的篩選； 所述步驟5使用基于節(jié)點(diǎn)距離與聚類算法NSCAN構(gòu)建在線小型社交網(wǎng)絡(luò)，所述聚類算法NSCAN具體包括以下步驟： 步驟5.1、初始化用戶節(jié)點(diǎn)，確定兩個(gè)參數(shù)即用戶節(jié)點(diǎn)間的相關(guān)性w和距離d，其中，相關(guān)性w表示兩個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)之間的相似程度，如果用戶節(jié)點(diǎn)的活動(dòng)屬性相似，則將w賦值為1，反之，用戶節(jié)點(diǎn)的活動(dòng)屬性不相似則將w賦值為-1；距離d表示兩個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)之間的位置距離，設(shè)距離d的區(qū)間為[-1，1]，用戶節(jié)點(diǎn)正方向?yàn)橛覀?cè)，當(dāng)距離d接近-1時(shí)，表明用戶節(jié)點(diǎn)a在用戶節(jié)點(diǎn)b的左側(cè)位置且距離較遠(yuǎn)，同理，當(dāng)距離d接近1時(shí)，表明用戶節(jié)點(diǎn)a在用戶節(jié)點(diǎn)b的右側(cè)位置距離較遠(yuǎn)； 步驟5.2、尋找鄰接節(jié)點(diǎn)：由一已知用戶節(jié)點(diǎn)a和用戶節(jié)點(diǎn)b的初始位置和兩個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)性w，當(dāng)相關(guān)性w值為1時(shí)，表明兩個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)之間相關(guān)即相似程度高，所以連接用戶節(jié)點(diǎn)a和用戶節(jié)點(diǎn)b，由用戶節(jié)點(diǎn)a和用戶節(jié)點(diǎn)b的距離判斷用戶節(jié)點(diǎn)a在用戶節(jié)點(diǎn)b的左側(cè)還是右側(cè)； 步驟5.3、聚類相關(guān)節(jié)點(diǎn)：利用二叉樹來判斷用戶節(jié)點(diǎn)與其他相鄰節(jié)點(diǎn)的鏈接情況，通過節(jié)點(diǎn)邊的權(quán)值來判斷用戶節(jié)點(diǎn)的相似性w和用戶節(jié)點(diǎn)與用戶節(jié)點(diǎn)之間的距離d，該過程遞歸進(jìn)行； 步驟5.4、標(biāo)記待定節(jié)點(diǎn)：將無相關(guān)性的用戶節(jié)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記，形成待定節(jié)點(diǎn)，直到后面無相關(guān)性節(jié)點(diǎn)發(fā)出的信息與其他用戶節(jié)點(diǎn)內(nèi)容相關(guān)，再取消標(biāo)記并與其他用戶節(jié)點(diǎn)連接； 步驟5.5、輸出聚類結(jié)果：將用戶節(jié)點(diǎn)間的聚類結(jié)果即通過二叉樹節(jié)點(diǎn)之間邊的權(quán)值計(jì)算并通過判斷距離d進(jìn)行連接的結(jié)果輸出，形成一個(gè)在線的小型社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)用戶節(jié)點(diǎn)接收發(fā)的文本、語音及表情符號(hào)的情感指向分析均基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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