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龙图腾网获悉中孚安全技术有限公司;中孚信息股份有限公司;北京中孚泰和科技发展股份有限公司;南京中孚信息技术有限公司申请的专利一种基于Word2vec-FL的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：CN115062699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210662377.8，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权一种基于Word2vec-FL的社区发现方法及系统是由路冰;吴明;娄爱涛设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Word2vec-FL的社区发现方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于社区发现领域，尤其涉及一种基于Word2vec‑FL的社区发现方法及系统。该方法包括：获取流量数据；提取流量数据中的源IP字段和目的IP字段；基于源IP字段和目的IP字段，构建样本数据；基于样本数据，输入word2vec‑FL模型进行训练，获得每个IP对应的向量；其中，所述Word2Vec‑FL模型包括：将focalloss嵌入word2vec的损失函数；计算所述向量的余弦相似度，基于向量的余弦相似度，对每个IP进行聚类，得到每个IP对应的社区。本发明通过对word2vec损失函数的focalloss改进，使低频词获得更为合理的向量表达。

本发明授权一种基于Word2vec-FL的社区发现方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Word2vec-FL的社区发现方法，其特征在于，包括： 获取流量数据； 提取流量数据中的源IP字段和目的IP字段； 基于源IP字段和目的IP字段，构建样本数据； 基于样本数据，输入word2vec-FL模型进行训练，获得每个IP对应的向量；其中，所述Word2Vec-FL模型包括：将focalloss嵌入word2vec的损失函数； word2vec是轻量级的神经网络，其模型包括输入层、隐藏层和输出层，模型框架根据输入输出的不同，主要包括CBOW和Skip-gram模型；word2vec-fl算法对两种加快训练速度的优化方法Hierarchicalsoftmax和NegativeSampling的损失函数进行相应的改进，将focalloss嵌入word2vec的损失函数包括：将focalloss分别嵌入Hierarchicalsoftmax的损失函数和NegativeSampling的损失函数； 所述将focalloss嵌入Hierarchicalsoftmax的损失函数具体为： 其中，α、γ为平衡因子，γ0，是分类为正负类的概率，w为词语，β为结点被分为正类的概率；所述将focalloss嵌入NegativeSampling的损失函数具体为：Lw,u＝α1-βγLwu×logβ+1-αβγ1-Lwu×log1-β；其中，α、γ为平衡因子，γ0，Lwu为分类为正负类的概率，w为词语，β为结点被分为正类的概率； 计算所述向量的余弦相似度，基于向量的余弦相似度，对每个IP进行聚类，得到每个IP对应的社区。

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