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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于核心社区吸引机制的标签传播重叠社区检测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：CN119251006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411498514.4，技术领域涉及：G06Q50/00；该发明授权基于核心社区吸引机制的标签传播重叠社区检测方法是由钟耀;林穗设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于核心社区吸引机制的标签传播重叠社区检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于核心社区吸引机制的标签传播重叠社区检测方法，包括构建网络模型和预处理；识别网络模型中的核心社区并为每个核心社区分配唯一的标签；传播标签并对传播权重进行调整；允许节点同时属于多个核心社区，根据节点与不同核心社区的关联度，调整节点的标签分配，形成重叠核心社区结构；对标签传播结果进行评估；根据评估结果，调整核心社区吸引机制和标签传播参数，优化核心社区检测效果。本发明通过识别网络中的核心社区，并利用这些核心社区引导标签传播过程，增强了标签传播的精度；本发明采用自适应机制，根据节点之间的交互频率和关联度实时调整标签传播路径和权重，减少不必要的计算开销，提高传播效率。

本发明授权基于核心社区吸引机制的标签传播重叠社区检测方法在权利要求书中公布了：1.基于核心社区吸引机制的标签传播重叠社区检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建网络模型； S2、对网络模型进行预处理； S3、通过基于节点度中心性的方法识别网络模型中的核心社区； S4、初始化标签传播过程，为每个核心社区分配唯一的标签； S5、从核心社区开始，按照节点与核心社区的关联度传播标签并对传播权重进行调整； S6、逐步覆盖整个网络模型，确保所有节点都分配到标签； S7、允许节点同时属于多个核心社区，根据节点与不同核心社区的关联度，调整节点的标签分配，形成重叠核心社区结构；具体包括如下步骤： S71、在标签传播过程中，记录每个节点v的标签集合Lv，初始标签集合来自核心社区的标签； S72、根据每个节点v与不同核心社区的关联度Rv,Ci，计算节点v属于每个核心社区Ci的概率Pv,Ci； S73、根据概率Pv,Ci，调整每个节点v的标签集合Lv，确保节点能够同时属于多个核心社区； S74、在每次迭代中，基于节点与其邻居节点的交互，动态更新每个节点的标签集合Lv； S75、重复标签传播和调整过程，直到所有节点的标签集合Lv稳定，形成准确的重叠核心社区结构； S76、最终输出每个节点的标签集合Lv，并根据标签集合形成的重叠核心社区结构进行评估和验证； S8、对标签传播结果进行评估，通过模块度和核心社区密度评估核心社区划分结果；具体包括如下步骤： S81、对标签传播结果进行初步评估，记录每个节点v的最终标签集合Lv； S82、计算核心社区划分的模块度Q； S83、计算每个核心社区的核心社区密度DCi； S84、对核心社区划分结果进行进一步评估，计算平均核心社区密度和平均模块度并根据平均核心社区密度和平均模块度对标签传播结果进行综合评估； S85、根据评估结果，对标签传播过程进行必要的调整和优化，最终输出经过评估和优化的核心社区划分结果，并生成相应的评估报告； S9、根据评估结果，调整核心社区吸引机制和标签传播参数，优化核心社区检测效果；具体包括如下步骤： S91、根据核心社区划分评估结果，分析模块度Q和核心社区密度DCi的变化情况； S92、调整核心社区吸引机制，通过重新计算节点的度中心性和加权连通性Wvi,vj，优化核心社区的选择和分配，重新定义核心社区集合C； S93、根据新的核心社区集合C，重新初始化标签传播过程，为每个核心社区分配唯一标签； S94、调整标签传播参数，包括传播权重和传播概率； S95、优化标签传播算法，采用自适应机制，根据节点之间的交互频率和关联度实时调整标签传播路径和权重； S96、基于节点与核心社区的关联度Rv,Ci和传播权重Wpv，动态调整每个节点的标签集合Lv； S97、通过多次迭代，不断调整和优化标签传播过程； S10、重复标签传播和评估优化过程，直至核心社区检测结果达到预设标准。

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广东工业大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺区广州大学城外环西路100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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