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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种面向属性网络聚类的小样本主动学习方法、系统及装置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：CN113947138B 。

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：202111170455.4，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种面向属性网络聚类的小样本主动学习方法、系统及装置是由马小科;黄志豪;豆增发;吴文铭;王海月;李东远设计研发完成，并于2021-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向属性网络聚类的小样本主动学习方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种面向属性网络聚类的小样本主动学习方法，包括：获取属性网络的邻接矩阵、属性矩阵和指示矩阵；利用指示矩阵记录节点的类别信息，结合属性矩阵选取各个类别的代表性节点集合；通过各矩阵得到属性网络节点的全局聚类结果和社团簇原型属性；从邻接矩阵和全局聚类结果刻画节点不确定度，获取属性网络中各个节点的总不确定度；选取不确定度最高的节点，并提取该节点的标签信息；从邻接矩阵中所有标记节点的邻接关系选择所有直接相连的邻居节点，构建子网络；获取子网络节点的聚类结果；利用全局聚类结果划分节点得出聚类结果。本公开解决了属性网络中小样本聚类问题。

本发明授权一种面向属性网络聚类的小样本主动学习方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向属性网络聚类的小样本主动学习方法，其特征在于，对属性网络进行社区检测，包括： 处理源数据：获取属性网络的邻接矩阵、属性矩阵和指示矩阵；其中，在社交网络中，社区对应于背景或爱好相似的群体，通过对该群体的共性进行分析，内容推荐算法能准确推送合适的信息到可能感兴趣的用户；在癌症网络中，社区对应于表达相同或相似功能的一类基因；所述指示矩阵用来保存专家已标记节点的标签信息，即节点的类别信息； 小样本学习：利用所述指示矩阵记录属性网络中节点的类别信息，结合所述属性矩阵选取各个类别的代表性节点集合；通过所述邻接矩阵、所述属性矩阵、所述指示矩阵和代表性节点的属性矩阵以及代表性节点的指示矩阵，得到属性网络节点的全局聚类结果和社团簇原型属性； 主动学习：从所述邻接矩阵和所述全局聚类结果两个层面刻画节点不确定度，结合以上两类节点不确定度的乘积获取属性网络中各个节点的总不确定度；从所述总不确定度选取不确定度最高的节点，并提取该节点的标签信息；从所述邻接矩阵中获取标记节点集合的邻接关系，选择所有与标记节点直接相连的邻居节点，构建子网络；利用子网络的邻接矩阵和属性矩阵获取子网络节点的聚类结果； 局部更新半监督聚类：若达到最大的不确定节点可查询次数，则输出最新全局聚类结果；反之，则返回主动学习重新选取新的不确定度节点并更新子网络的聚类结果，同时更新全局聚类结果。

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