[发明专利]一种结合拓扑过滤和社区发现的媒体传播方法

权利要求书

1.一种结合拓扑过滤和社区发现的媒体传播方法，包括：

步骤1)、将用户关系抽象为图，并对图中节点进行基于中心性的拓扑过滤；

步骤2)、运用社区发现算法，从步骤1)所得到的经过拓扑过滤的节点所构成的图中挖掘出高密度社区；

步骤3)、将步骤2)所得到的高密度社区虚拟化为虚拟节点，得到一个新的节点集合；

步骤4)、从步骤3)所得到的新的节点集合中选择种子节点，得到种子节点集合；

步骤5)、从种子节点集合中的各个种子节点出发进行媒体传播。

2.根据权利要求1所述的结合拓扑过滤和社区发现的媒体传播方法，其特征在于，在步骤1)中，所述基于中心性的拓扑过滤的过滤条件为节点的任意一种中心性指标，包括度中心性、介数中心性、紧密度中心性和特征向量中心性中的任意一种。

3.根据权利要求2所述的结合拓扑过滤和社区发现的媒体传播方法，其特征在于，以节点的介数中心性作为基于中心性的拓扑过滤的过滤条件，所述步骤1)进一步包括：

步骤1-1)、设置节点介数的阈值，并计算图结构中所有节点的介数；

步骤1-2)、将所有节点按介数值进行排序；

步骤1-3)、将介数小于或等于节点介数的阈值的节点去除；

步骤1-4)、保持剩余节点在原图中的连接关系并更新相关参数。

4.根据权利要求3所述的结合拓扑过滤和社区发现的媒体传播方法，其特征在于，节点介数的阈值根据节点规模和节点的度分布设置，其计算公式如下：

h＝B_max/n；

其中，h为节点介数的阈值，B_max为在节点的度分布上对应最多节点的介数值，n为节点规模。

5.根据权利要求1所述的结合拓扑过滤和社区发现的媒体传播方法，其特征在于，所述步骤2)进一步包括：

基于社区内部的网络交互密度，即边数与节点数的比值，对步骤1)所得到的节点集合进行分组，得到不同密度的社区；将所得到的各个社区内部的网络交互密度与一阈值c进行比较，将大于该阈值c的社区作为高密度社区；其中，所述阈值c根据公式c＝(n-1)/3设置，n为社区内部的节点数。

6.根据权利要求1所述的结合拓扑过滤和社区发现的媒体传播方法，其特征在于，所述步骤3)进一步包括：

将步骤2)得到的高密度社区视为一个虚拟节点，然后从图中删除高密度社区包含的节点，再将虚拟节点加入原节点集合，若原节点集合中有外部节点和高密度社区中的节点相连，则将外部节点与原社区的连接替换连接至虚拟节点，从而得到新的节点集合、新的图、新的边的集合；其中，

所生成的虚拟节点的节点中心性指标为两部分之和，这两部分分别为新的节点集合中该虚拟节点在虚拟化之后的节点中心性指标，以及该虚拟节点在虚拟化之前的与该虚拟节点对应的社区内部所有节点中心性指标的平均值。

7.根据权利要求1所述的结合拓扑过滤和社区发现的媒体传播方法，其特征在于，在所述的步骤4)中，采用包括随机算法、大度算法和贪心算法中的任意一种实现从步骤3)所得到的新的节点集合中选择种子节点。

8.根据权利要求1所述的结合拓扑过滤和社区发现的媒体传播方法，其特征在于，在所述的步骤5)中，采用包括独立级联法、线性阈值法中的任意一种实现从种子节点集合中的各个种子节点出发进行媒体传播。