[发明专利]一种基于节点亲密性与标签传播的社区发现方法

权利要求书

1.一种基于节点亲密度与标签传播的社区发现方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤(1)：构建图模型，根据复杂网络模型构造一个无向无权图G＝(V,E)，其中V＝{v₁,v₂,…,v_n}表示网络中节点集，E＝{e₁,e₂,…,e_m}表示网络中边集，n表示网络中节点的个数，m表示网络中边的条数，该图可用n维的邻接矩阵A表示，A_u,v为邻接矩阵A中第u行、第v列的元素，若图中节点u和节点v为相邻节点(u和v之间通过一条边相连)，则A_u,v＝1，否则A_u,v＝0；

步骤(2)：评估节点亲密度及构建亲密度矩阵，对于图中的每一对相连节点u和v，利用局部拓扑信息评估它们之间的亲密度，并将该值保存在亲密度矩阵第u行、第v列中；

步骤(3)：基于亲密度矩阵计算网络中节点的重要性，为提高算法的稳定性，将网络中节点按照重要性从大到小的顺序初始化更新序列；

步骤(4)：初始化网络中的每个节点拥有单独的标签；

步骤(5)：对于序列中的每个节点，根据标签更新规则将该节点的标签更新为其邻居节点中影响力最大的标签；

步骤(6)：一轮迭代完成后，若图中所有节点的标签均为最大影响力的标签，则标签传播过程结束，具有相同标签的节点归属到同一个社区，否则返回步骤5。

2.根据权利要求1所述的基于节点亲密度与标签传播的社区发现方法，其特征在于，在步骤(2)中，计算节点亲密度的方法为：

其中，Г(u)表示节点u和其邻居节点集合，I_u,v表示节点v对节点u的亲密度。

3.根据权利要求1所述的基于节点亲密度与标签传播的社区发现方法，其特征在于，在步骤(3)中，计算节点重要性的方法为：

节点u的重要性为亲密度矩阵中第u行元素之和。

4.根据权利要求1所述的基于节点亲密度与标签传播的社区发现方法，其特征在于，在步骤(5)中，对于序列中的每个节点，根据标签传播思想进行节点标签更新的方法为：

步骤(5-1)：评价节点v所有邻居标签的影响力值，标签影响力的计算公式如下：

若l_u＝l，δ(l_u,l)＝1，否则δ(l_u,l)＝0，LI(l)表示标签l的影响力值；

步骤(5-2)：从节点v的邻居中选取影响力最大的标签，标签选取规则如下:

步骤(5-3)：判断邻居标签中是否存在多个影响力最大的标签，若只存在一个影响力最大的标签，则将该标签作为节点v的标签，节点更新规则如下：

l(v)＝l_max(v)

若存在多个影响力最大的标签，为提高算法的稳定性，使用紧密度函数代替传统算法中随机选取的原则，紧密度函数的计算方法如下所示：

其中，n_v(l)表示v的邻居节点中标签为l的节点的集合，M_v(l)表示n_v(l)的节点之间最大可能的边的数量(M_v(l)＝(|n_v(l)|-1)*|n_v(l)|/2,|n_v(l)|表示n_v(l)中节点的个数)，m_v(l)表示n_v(l)的节点之间实际存在的节点的数量，D_v(l)表示n_v(l)中节点度之和，通过计算标签的紧密度，选取紧密度最大的标签作为当前节点的新的标签，节点标签更新规则如下：

其中l(v)表示节点v的新的标签。