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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于社会传感器在线社交网络的动态群体划分方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118152673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410228396.9，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于社会传感器在线社交网络的动态群体划分方法及系统是由徐名海;王子轩;江先辉设计研发完成，并于2024-02-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于社会传感器在线社交网络的动态群体划分方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于社会网络领域，公开了一种基于社会传感器在线社交网络的动态群体划分方法及系统，该系统包括数据收集模块，用户节点筛选模块，社会传感器模块，群体融合模块，构建社交网络模块和群体划分模块，该划分方法包括构建社会网络模块，根据得到的权重以及各个节点的位置，进行节点间的链接，构建在线社交网络并对节点以及社会传感器接收发的文本、语音及表情符号进行情感指向分析；通过链路权重的动态更新，根据用户的需求对节点的属性动态调整，对在线社交网络的群体进行动态地调整划分，进而准确地划分为一个个群体。本发明通过社会传感器采集的数据构建在线社交网络，进而通过用户的需求，对群体进行动态划分。

本发明授权一种基于社会传感器在线社交网络的动态群体划分方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于社会传感器在线社交网络的动态群体划分方法，其特征在于：所述动态群体划分方法包括以下步骤： 步骤1、根据线上的方式获取社会群体对某一新产品的问卷调查报告； 步骤2、对拥有活动数据的用户节点进行筛选，选择互有关联的节点； 步骤3、战略性地选择社会群体中的某个人员作为人类社会传感器，获得该人员的直接社会环境即该社会传感器所在社交圈属性值，被选择的人类社会传感器主动或者被动地接收发消息，用户节点主动地接收发消息，该消息包括为文本、语音及表情符号； 步骤4、对步骤1获得的社会群体的问卷调查报告和步骤3获得的基于社会传感器的社交圈属性值进行计算，计算用户节点与社会传感器节点的权重值； 步骤5、根据步骤4得到的权重值构建在线小型社交网络，并对用户节点以及社会传感器接收发的文本、语音及表情符号进行情感指向分析以实现情感分类； 步骤6、通过链路权重的动态更新，根据用户的需求对用户节点的属性动态调整，从而动态准确地对社会网络群体划分；其中， 所述步骤2中，利用二叉树对拥有活动数据的用户节点进行筛选，具体包括以下步骤： 步骤2.1、判断该用户节点是否为空，如果为空，则说明该用户节点与活动数据中的其他节点无连接，将用户节点删除； 步骤2.2、判断该用户节点是否为叶子节点，如果该用户节点是叶子节点，则保留该用户节点； 步骤2.3、通过递归计算左子树和右子树的节点数目，并将左子树和右子树的节点数目进行累加，得到总的叶子节点数目； 步骤2.4、如果总的叶子节点数目大于1，则说明该用户节点与活动数据中的其他节点相连，否则该用户节点没有相邻的节点； 步骤2.5、通过计算总的叶子节点数目从而完成对用户节点的筛选； 所述步骤5使用基于节点距离与聚类算法NSCAN构建在线小型社交网络，所述聚类算法NSCAN具体包括以下步骤： 步骤5.1、初始化用户节点，确定两个参数即用户节点间的相关性w和距离d，其中，相关性w表示两个用户节点之间的相似程度，如果用户节点的活动属性相似，则将w赋值为1，反之，用户节点的活动属性不相似则将w赋值为-1；距离d表示两个用户节点之间的位置距离，设距离d的区间为[-1，1]，用户节点正方向为右侧，当距离d接近-1时，表明用户节点a在用户节点b的左侧位置且距离较远，同理，当距离d接近1时，表明用户节点a在用户节点b的右侧位置距离较远； 步骤5.2、寻找邻接节点：由一已知用户节点a和用户节点b的初始位置和两个用户节点之间的相关性w，当相关性w值为1时，表明两个用户节点之间相关即相似程度高，所以连接用户节点a和用户节点b，由用户节点a和用户节点b的距离判断用户节点a在用户节点b的左侧还是右侧； 步骤5.3、聚类相关节点：利用二叉树来判断用户节点与其他相邻节点的链接情况，通过节点边的权值来判断用户节点的相似性w和用户节点与用户节点之间的距离d，该过程递归进行； 步骤5.4、标记待定节点：将无相关性的用户节点进行标记，形成待定节点，直到后面无相关性节点发出的信息与其他用户节点内容相关，再取消标记并与其他用户节点连接； 步骤5.5、输出聚类结果：将用户节点间的聚类结果即通过二叉树节点之间边的权值计算并通过判断距离d进行连接的结果输出，形成一个在线的小型社会网络，对用户节点接收发的文本、语音及表情符号的情感指向分析均基于神经网络。

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