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龙图腾网获悉国家计算机网络与信息安全管理中心申请的专利一种基于社区发现的微博群体识别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：CN117113197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311179240.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于社区发现的微博群体识别方法是由张琛;秦志鹏;王鹏设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于社区发现的微博群体识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于社区发现的微博群体识别方法，包括以下步骤：S1、数据收集与清洗；S2、特征提取与表示；S3、建立分类模型；S4、社群标签和影响力分析。本发明中，通过利用优化的动态主题模型DTM来挖掘微博社区中的特定群体，利用选取近一年的微博博文作为研究对象，将不同作者博文的主题相似度作为作者之间链接的权重,将微博网络映射为有向加权网络,结合标签传播算法LPA进行社区发现，识别出社交关系网络中固有的社区结构，本发明对微博网络的用户关系进行深入分析，基于用户产生内容特征、用户关联关系特征、环境特征的识别方法，对潜在主题进行挖掘，找出兴趣相似的用户以及特定领域的活跃用户群体。

本发明授权一种基于社区发现的微博群体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于社区发现的微博群体识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据收集与清洗，从具有@关系的博文中抽取用户之间的关系形成用户图，对中文语料进行分词，利用分词工具对微博数据进行去停用词、清洗数据以及中文分词等操作完成数据预处理； S2、特征提取与表示，构建特定群体的特征指标，通过采集微博公开内容，从内容、行为等属性中提取相关特征，基于新浪微博数据集，通过人工标志构建训练集和测试集； S3、建立分类模型，利用优化的动态主题模型DTM来挖掘微博社区中的特定群体，将微博网络映射为有向加权网络，结合标签传播算法LPA进行社区发现，识别出社交关系网络中固有的社区结构； S4、社群标签和影响力分析，依据用户的粉丝影响力进行求和加权计算，计算用户影响力值，体现社区群体的影响关系； 所述识别方法基于有向加权网络的标签传播算法LPA进行社区发现，算法如下： 输入：有向网络GV,E，权重参数d，网络总节点数n； 输出：社区CV,E； 具体分为以下四个步骤： a初始化网络G中所有节点的标签，依次为每个节点分配标签，迭代次数t=1； b随机排列网络中的节点，生成序列X； c按照X中顺序，对每个节点更新标签，由拥有标签的节点的邻居节点构成社区集，如果存在多个标签情形，则随机选择一个； d如果社区集每个节点具有的标签都是其邻居节点中出现次数最多的标签，则认为社区达到稳定状态，迭代结束，得到社区，否则令迭代次数t=t+1，转到步骤b； 所述用户影响力值通过以下公式计算： ；其中INF为用户影响力值，S为用户属性特征值，B为用户行为值，j为用户粉丝集合，d为系数0，1。

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