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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基于集成学习的鲁棒社团检测模型的推荐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：CN116383668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310218811.8，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于集成学习的鲁棒社团检测模型的推荐方法是由吴凯;谢子昂;刘静设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成学习的鲁棒社团检测模型的推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于集成学习的鲁棒社团检测模型的推荐方法，包括以下步骤：步骤一、获得初步结果的集合：重复k次改进的Louvain算法，得到初步结果的集合；步骤二、生成增强的共识网络：使用改进的共识网络创建算法，将初步结果的集合整合成共识网络；步骤三、利用非负矩阵分解进行社团检测，首先随机初始化矩阵X和矩阵Y，形状为NL和LN；然后通过交叉迭代的方式对矩阵X和矩阵Y进行迭代和收敛，得到收敛矩阵X和收敛矩阵Y；最后将收敛矩阵Y中每个节点对应列中最大元素所对应的社团编号作为该元素所属社团进行输出，每个节点都能得到最终的社团划分，最终统一输出得到社团结构。本发明通过集成学习的方法，自行学习相关知识，避免先验知识不可知的问题。

本发明授权一种基于集成学习的鲁棒社团检测模型的推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习的鲁棒社团检测模型的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S110、收集数据得到用户对商品打分的用户-商品矩阵； 步骤S120、构造一个NN的空矩阵A，用户i和用户j如果对同一个商品感兴趣则使得AijAij1，完成统计后，将矩阵A视为邻接矩阵，从而生成用户网络G； 步骤S130、将用户网络G输入基于集成学习的鲁棒社团检测模型中得到其社团结构； 步骤S140、对每个目标用户未打分的目标商品进行预测； 所述步骤S140中，采用下述方法对每个目标用户未打分的目标商品进行预测： 先找到目标用户所在的社团，利用余弦相似度计算社团内成员和目标用户的相似度值；然后用这些成员对目标商品的打分通过加权平均的方式得到预测值；对每个未打分项目都进行此操作，最终每个目标用户都会得到一组未打分商品的预测值，按预测值从大到小进行推荐； 所述基于集成学习的鲁棒社团检测模型的构建包括： 步骤一、获得初步结果的集合：重复k次改进的Louvain算法作为偏离者模块，得到初步结果的集合； 步骤二、生成增强的共识网络：使用改进的共识网络创建算法作为平等者模块，将初步结果的集合整合成共识网络； 步骤三、社团检测：将步骤二生成的共识网络利用非负矩阵分解进行社团检测，所述社团检测包括：首先随机初始化矩阵X和矩阵Y，形状为NL和LN，其中N为节点个数，L为社团个数；然后通过交叉迭代的方式对矩阵X和矩阵Y进行迭代和收敛，得到收敛矩阵X和收敛矩阵Y，收敛矩阵X为社团映射函数矩阵，收敛矩阵Y为社团成员矩阵；最后将收敛矩阵Y中每个节点对应列中最大元素所对应的社团编号作为该元素所属社团进行输出，每个节点都能得到最终的社团划分，最终统一输出得到社团结构； 所述步骤一包括： 步骤11、对每个节点都操作如下：利用下述公式1对邻居计算模块度增益； 公式1 公式1中，和为节点编号，为所在社团中所有节点的链接权重之和；为所在社团对应的所有节点的链接权重之和；为节点对应的社团和节点对应的社团之间的链接权重之和；为网络中所有节点的链接权重之和； 令权重，将邻居权重按照下述公式2分配到对应区间，随后生成一个随机数，随机数落在的区间对应的邻居即被选中的邻居，步骤11考虑模块度增益大于0的邻居，若没有则不进行后续的合并； 公式2； 步骤12、将步骤11中每个节点选择的节点进行合并成为一个新的节点，新节点之间的边权重为被合并原节点之间边权重的和； 步骤13、重复步骤11和步骤12直到没有节点发生合并后输出结果，最终网络中每个节点中包含的原节点为一个社团结构，其中为发现的社团数量，表示这是第个初步结果； 步骤14、合并初步结果得到初步结果的集合； 所述步骤二包括： 步骤21、使用归一化互信息指标计算初步结果之间的相似度，利用相似度进行聚类，把个初步结果划分为个小集合，； 步骤22、利用下述公式3对每个小类都生成一个初步的共识网络； 公式3 公式3中，是指示函数，当其中两个参数相等时输出1否则为0，是输出在中的标签号，是属于这个小类的初步结果； 步骤23、将个初步的共识网络利用公式4合并成增强的共识网络进行输出； 公式4。

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