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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于成员迁移信息对比学习的动态社区发现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：CN119939296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411866408.7，技术领域涉及：G06F18/2323；该发明授权一种基于成员迁移信息对比学习的动态社区发现方法及系统是由贺超波;潘仲宇;程俊伟设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于成员迁移信息对比学习的动态社区发现方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于成员迁移信息对比学习的动态社区发现方法及系统，方法包括：根据动态网络的快照数量，形式化表示动态网络，所述动态网络用于确定节点集合和边集合；根据动态网络的形式化表示，获取节点嵌入；根据所述节点嵌入，检测社区成员迁移信息；在检测社区成员迁移信息时，保留局部网络结构的不平滑性，以保留快照的局部不平滑信息；构建任意两个快照的对比损失函数训练图卷积网络，并根据训练得到的图卷积网络获得动态社区发现结果。本发明实施例能够充分利用社区成员迁移信息,有效地发现高质量的动态社区，可广泛应用于社交网络数据分析技术领域。

本发明授权一种基于成员迁移信息对比学习的动态社区发现方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于成员迁移信息对比学习的动态社区发现方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据动态网络的快照数量，形式化表示动态网络，所述动态网络用于确定节点集合和边集合； 根据动态网络的形式化表示，获取节点嵌入；其中，每个节点用于表征在线社交网络中的一个社区成员，所述节点嵌入用于表征社区成员加入所述在线社交网络； 根据所述节点嵌入，检测社区成员迁移信息；其中，所述社区成员迁移信息用于表征各个社区成员之间的彼此关联状态以及社区成员之间的社区隶属关系； 在检测社区成员迁移信息时，保留局部网络结构的不平滑性，以保留快照的局部不平滑信息； 构建任意两个快照的对比损失函数训练图卷积网络，并根据训练得到的图卷积网络获得动态社区发现结果；所述动态社区发现结果用于生成动态网络分析结果，所述动态网络分析结果用于生成在线社交网络的分析结果； 所述在检测社区成员迁移信息时，保留局部网络结构的不平滑性，包括以下步骤： 引入HSIC来衡量两个不同快照嵌入Zt和Zt′之间的依赖性，该过程的表达式为：其中，tr·表示矩阵的迹，K和L是嵌入Zt和Zt′的格拉姆矩阵GramianMatrix；M是中心化矩阵，其定义为N是当前快照中的节点个数；Zt代表快照t的节点嵌入表示；Zt′代表快照t’的节点嵌入表示； 通过最小化HSIC，约束不同快照间的嵌入相似性，保留各自的独特性。

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