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龙图腾网获悉南京信息职业技术学院申请的专利一种通过矩阵分析的网络社区发现系统及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：CN121213273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511748152.4，技术领域涉及：G06Q50/00；该发明授权一种通过矩阵分析的网络社区发现系统及方法是由李维勇;孔枫;汪宏艳;廖帆设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通过矩阵分析的网络社区发现系统及方法在说明书摘要公布了：本申请涉及网络分析的技术领域，公开了一种通过矩阵分析的网络社区发现系统及方法，包括：网络模块，将静态网络拓扑转化为信息传播模型，通过定义节点信息处理规则和多轮传播机制，建立节点状态时序动力模型；相空间重构模块，通过非线性降维方法将高维时序数据映射到低维相空间，形成节点轨迹分布数据；社区特征模块，分析节点轨迹的收敛性、振荡模式和吸引子特征，通过轨迹相似性生成社区结构特征数据；社区划分模块，通过密度聚类识别社区边界，并通过多尺度分析构建层次化社区组织，本发明能够从动态信息传播角度深度挖掘网络内在社区结构，克服了传统方法仅考虑静态拓扑的局限性。

本发明授权一种通过矩阵分析的网络社区发现系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种通过矩阵分析的网络社区发现系统，其特征在于，包括： 网络模块，将静态网络拓扑转化为信息传播模型，通过定义节点的信息处理规则和多轮传播机制，建立网络节点状态时序动力模型，输出节点状态时序数据； 所述将静态网络拓扑转化为信息传播模型为网络中的每个节点定义一个信息处理规则，所述信息处理规则为状态转移函数，输入为节点自身的当前状态及其所有直接相连的邻居节点在上一传播轮次的状态集合，输出为当前节点在下一传播轮次的新状态；所述当前状态为离散或连续的数值，用于表征节点在信息影响下的活跃程度、观点倾向或感染状态； 所述多轮传播机制将所述信息处理规则同步或异步地应用于网络中的所有节点；在每一轮传播中，每个节点根据其邻居节点在前一轮的状态，通过所述状态转移函数独立计算出自身的新状态； 所述建立网络节点状态时序动力模型并输出节点状态时序数据方法为： S101为网络中的每个节点赋予一个初始状态，并设定传播的总轮次或设置一个状态收敛的判定条件以终止传播； S102在每一轮传播中，通过所述的多轮传播机制，驱动所有节点的状态进行同步更新；每一轮传播结束后，网络全体节点的状态构成一个高维的系统状态快照； S103按传播轮次的顺序，连续记录下每一轮传播结束后所有节点的状态，形成多维时序数据集； 相空间重构模块，接收所述网络模块输出的节点状态时序数据，通过非线性降维方法将高维时序状态序列数据映射到低维相空间，形成节点轨迹分布数据； 社区特征模块，接收所述相空间重构模块输出的节点轨迹分布数据，分析节点轨迹的动力特性，通过轨迹相似性生成社区结构特征数据； 所述动力特性包括轨迹收敛性、振荡模式和吸引子特征； 将每一个节点的低维相空间中所有时间步的坐标点，按时间顺序进行连接，构成一条表征节点动力演化的相空间轨迹； 所述节点轨迹分布数据是所有节点在所述低维相空间中的轨迹集合； 所述轨迹集合的包含每条轨迹上各个点的空间位置，通过轨迹的形态、走向和密度分布，用于表示节点动力的相似性与差异性； 社区划分模块，接收所述社区特征模块输出的社区结构特征数据，通过密度聚类识别相空间中的社区边界，并通过多尺度分析构建层次化社区组织。

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