[发明专利]一种社区网络检测方法及装置

权利要求书

1.一种社区网络检测方法，其特征在于，所述方法包括：

将社区网络中节点间的连接关系映射为二进制数组；根据所述二进制数组的数值，确定目标节点的节点度、与目标节点连接的邻居节点的数量，以及包括所述目标节点在内的所有节点的节点度之和、包括与目标节点连接的邻居节点的数量在内的所有连接的数量；

根据余弦相似性，确定所述目标节点与其邻居节点的相似度，并根据所述相似度，对所述目标节点与其邻居节点的边进行加权，获得所述目标节点与其邻居节点的边权重；

根据所述目标节点与其邻居节点的边权重、所述所有节点的节点度之和、所述所有连接的数量，确定所述目标节点的模块度增益，并根据包括所述目标节点在内的每一节点的模块度增益确定全局模块度；

当除过目标节点之外的其他节点的模块度增益不变时，调整所述目标节点的模块度增益，当所述目标节点的模块度增益使得全局模块度最大时，所述目标节点所在的社区是所述目标节点的最好社区；或者

当除过目标节点之外的其他节点的模块度增益不变时，调整所述目标节点的模块度增益，当所述目标节点的模块度增益使得全局模块度的增加百分比不大于阈值时，所述目标节点所在的社区是所述目标节点的最好社区；

以所述社区网络检测方法，检测出待测社区网络系统中有联系的节点的集群。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据余弦相似性，确定所述目标节点与其邻居节点的相似度，并根据所述相似度，对所述目标节点与其邻居节点的边进行加权，获得所述目标节点与其邻居节点的边权重具体包括：

利用确定所述目标节点与其邻居节点的相似度,其中，ω_ij为节点i和节点j的相似度，N_i为节点i的邻居节点集，N_j为节点j的邻居节点集；

将所述相似度赋值给所述目标节点与其邻居节点所构成的边并作为所述边的边权重。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标节点与其邻居节点的边权重、所述所有节点的节点度之和、所述所有连接的数量，确定所述目标节点的模块度增益，并根据包括所述目标节点在内的每一节点的模块度增益确定全局模块度具体包括：

利用公式计算每一个节点的模块度增益，其中，Q^ω(I_i)为节点i的模块度增益，W为所有社区中所有节点的边权重之和，ω_ij为节点i和节点j的相似度，s_i为所有与节点i相连的边权重之和，s_j为所有与节点j相连的边权重之和,u_ki为节点i属于社区k的概率，u_kj为节点j属于社区k的概率；

利用公式计算全局模块度，其中，Q^ω(U)为全局模块度，Q^ω(I_i)为节点i的模块度增益。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法之后还包括：

利用势函数Θ(U)＝-1/2Q^ω(U)验证目标节点所在的社区是否为其最好的社区；

每一个节点用Q^ω(I_i)做为其目标函数，当目标节点通过改变I_i提高自身的模块度增益时，U趋近于纳什均衡。