[发明专利]基于核心点的社会网络聚类关联分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于核心点的社会网络聚类关联分析方法及系统，包括：

得到社会网络的平稳时间段；

对平稳时间段的社会网络进行近似，得到社会网络近似图；

求出所述社会网络近似图中的极大团；

根据极大团之间共有点所占相应极大团的比重，将所述极大团进行归并，得到社团；

根据相似度，关联不同时刻的社团。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对平稳时间段的社会网络进行近似包括：

初始化空网络；

将所述平稳时间段的社会网络的边集排序；

按顺序将边集加入所述空网络中，直至所述空网络与所述平稳时间段的社会网络的偏差最小，得到所述平稳时间段的社会网络近似图。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述排序顺序为降序。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据极大团之间共有点所占相应极大团的比重，将所述极大团进行归并包括：

当两个极大团之间共有点的点数大于等于点数少的极大团的点数减N时，将该两个极大团归并，其中，N为大于0小于点数少的极大团点数的整数。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述N为1。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述相似度包括社团的点重合度和/或结构的相似性。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，还包括：

分析所述社团结构的紧密程度；

和/或，分析所述社团内部各点之间边权重分布的均匀程度。

8.一种基于核心点的社会网络聚类关联分析方法及系统，其特征在于，该系统包括：

平稳单元，用于得到社会网络的平稳时间段；

近似单元，用于对平稳时间段的社会网络进行近似，得到社会网络近似图；

计算单元，用于求出所述社会网络近似图中的极大团；

社团单元，用于根据极大团之间共有点所占相应极大团的比重，将所述极大团进行归并，得到社团；

追踪单元，用于根据相似度，关联不同时刻的社团。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述近似单元包括：

初始化子单元，用于初始化空网络；

排序子单元，用于将所述平稳时间段的社会网络的边集排序；

近似子单元，用于按顺序将边集加入所述空网络中，直至所述空网络与所述平稳时间段的社会网络的偏差最小，得到所述平稳时间段的社会网络近似图。

10.根据权利要求8或9所述的系统，其特征在于，该系统还包括：

分析单元，用于分析所述社团结构的紧密程度；和/或，分析所述社团内部各点之间边权重分布的均匀程度。