[发明专利]在线社会网络中网络群体的检测方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及数据挖掘领域，尤其涉及在线社会网络中网络群体检测方法。 

背景技术

随着互联网技术和应用的快速发展，在线社会网络(Social Network，简称SN)交互平台将传统人类社会网络中人或人的群体之间的关系通过网络有机地关联起来，这类在线社会网络除了具有信息以及信息属性之间的关系之外，一个突出的特点是按一定方式定义的人与人之间的社会关系以及人的参与互动。直观地，在线社会网络可以使用图或网络表示，图中的节点或网络中的顶点表示社会网络中的一个个体，而节点或顶点间的边表示个体间的关系。复杂网络的相关技术引入到在线社会网络的研究和分析中，使得社区发现等问题成为研究和应用的热点。复杂网络中，同一节点组内的两个节点之间比不同节点组的两个节点之间更倾向于有边连接，网络的这种拓扑特性被称为社区结构，而每个这样的节点组被称为一个社区。 

与静态的社区不同，群体是指两个或两个以上，为了达到共同的目标，以一定方式联系在一起进行活动的个体群。群体有一定拓扑结构，成员间有共同的目标。在线社会网络中相互联系的个体，通过彼此间的信息交互行为，有机的关联在一起，当他们为同一或相近目标进行活动时，构成了群体在在线社会网络中的映射——网络群体。 

现有技术中已有的社会网络的社区发现方法多是从诸如谱优化、计算节点或社区的相似度、紧密度等方面来对网络进行社区划分，刻画的社区是静态的节点关系，同时，这些方法也忽视了在线社会网络的节点的实质是人以及节点关系中的人的行为因素，而人受情境、接收的信息和认知能力等因素的影响，未必能够做出效用最大化的决策，即作为社会节点的人是有限理性的；在此基础上所提的社区发现方法无法很好的检测具有动态特性和行为因素影响的网络群体。 

发明内容

因此，本发明的目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种基于信息交互行为的在线社会网络中网络群体检测的方法，能够检测在线社会网络中的网络群体。 

本发明的目的是通过以下技术方案实现的： 

一方面，本发明提供了一种在线社会网络中网络群体的检测方法，包括： 

步骤1)根据所采集的节点集建立节点关注关系网络，并初始化每个节点所采用的策略；所述策略为进行信息交互行为或不进行信息交互行为； 

步骤2)从节点集中随机选择一个节点，从所选节点的邻居节点中选择未与所选节点建立群关系的且收益最大的邻居节点并在该邻居节点与所选节点之间建立群关系； 

步骤3)对所选节点进行策略更新，并重新计算由于所选节点的策略更新所影响到的所有节点的收益； 

步骤4)不断重复步骤2)和步骤3)，直到所述节点集中没有收益可改进的节点时，输出节点集中互相之间存在群关系的所有节点作为所检测的网络群体。 

上述方法中，所述节点集中任一节点的收益等于该节点面对所有邻居节点所得的收益之和，其中，节点的收益以下列步骤计算： 

假设以节点A表示节点集中任一个节点，其邻居节点是N_i(i＝1，...，k)， 

(1)计算节点A面对其邻居节点N_i的收益p(S_A，S_Ni)： 

其中，S_A表示节点A当前所采用的策略，S_Ni表示节点A的邻居节点N_i当前所采用的策略。S_A＝C表示节点A当前所采用的策略是进行信息交 互行为；S_A＝D节点A当前所采用的策略是不进行信息交互行为；S_Ni＝C表示邻居节点N_i当前所采用的策略是进行信息交互行为；S_Ni＝D表示邻居节点N_i当前所采用的策略是不进行信息交互行为； 

(2)计算节点A的收益P_A：