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龙图腾网获悉山西大学申请的专利一种基于节点多阶邻居信息重要性的Web网络社区划分方法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：CN115357640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202210952600.2，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种基于节点多阶邻居信息重要性的Web网络社区划分方法是由白亮;贺连成;杜航原设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于节点多阶邻居信息重要性的Web网络社区划分方法在说明书摘要公布了：本发明涉及Web数据挖掘技术领域，公开了一种基于多阶邻居信息重要性的Web网络社区划分方法。在该方法中，网络社区的划分过程包括Web网络的图表示、预处理图数据、特征传播、计算节点周围邻居重要性以及更新图拓扑等环节。将Web网络表示成图的形式后，节点的属性能够描述Web页面，网络拓扑能够代表Web页面之间的联系。由于单个Web页面信息往往不够全面，因此在图拓扑的基础上可以进行特征传播，进而聚合节点与周围邻居的特征能更好地描述某一社区的特性。同时采用学习节点多阶邻居信息重要性的策略，能够更好地区分不同阶邻居信息对于Web页面的重要性。该方法在进行社区结构特征描述时能够充分反映社区综合特征，使社区划分结果的合理性和准确性得到提高。

本发明授权一种基于节点多阶邻居信息重要性的Web网络社区划分方法在权利要求书中公布了：1.一种基于节点多阶邻居信息重要性的Web网络社区划分方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、将Web网络表示为图的形式，利用图中节点代表Web页面，使用特征矩阵描述节点的属性信息，利用节点间的边代表Web页面间的链接； 步骤2、预处理Web网络数据，即将原始图邻接矩阵进行对称归一化得到归一化邻接矩阵，将节点特征矩阵进行特征变换得到新的节点特征； 步骤3、利用归一化邻接矩阵传播邻居特征来得到包含节点邻居信息的特征，随着传播范围不断增大，可以得到节点周围的多阶邻居特征信息； 步骤4、利用注意力机制计算节点周围各阶邻居信息的重要性； 步骤5、按照重要性将不同阶邻居信息聚合，生成新的节点特征，使得每个节点特征包含更丰富的更全面的社区信息； 步骤6、基于步骤5新的节点特征更新Web网络边权重，通过聚合后的节点特征具有更高的置信度，在相似度更高的两个节点之间的边赋予更高的权重； 步骤7、迭代训练步骤2到步骤6直到满足终止条件，将Web网络中社区预测标签一致的节点代表的Web页面归为同一网络社区，完成Web网络的社区划分。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山西大学，其通讯地址为：030006 山西省太原市坞城路92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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