[发明专利]基于社团影响力的网络节点重要性评估方法

说明书

本发明属于网络数据挖掘技术领域，特别涉及一种基于社团影响力的网络节点重要性评估方法，包含：对社交网络进行社团划分，得到网络中的社团结构；计算每个社团的信息传播影响力、计算网络中每个节点对其连接的各社团的影响度；综合节点对其连接的社团的影响度和相应社团的影响力，评估节点在网络中通过社团间接传播信息的能力。本发明综合考虑节点对连接的社团的影响度、社团自身的信息传播能力，度量网络中的节点通过社团间接传播信息的能力，评估出重要节点，可以准确发现通过社团间接影响网络信息传播的重要节点，能够合理有效评估社交网络节点间接影响网络信息传播重要性，实现社交网络有效引导和控制，对社交网络舆情监测具有重要指导意义。

技术领域

本发明属于网络数据挖掘技术领域，特别涉及一种基于社团影响力的网络节点重要性评估方法。

背景技术

随着信息技术的飞速发展，新浪微博、微信、QQ、Facebook、Flikr、Twitter等社交网络得到迅速发展在当前网络环境中，社交网络已经成为人类生活中不可或缺的一部分。在社交网络中识别对消息传播影响力较大的节点，在信息扩散、病毒营销、控制谣言、口碑传播等领域具有重要作用。这些节点在网络中重要性较高，影响力较大。节点影响力重要性的评估对社交网络的信息引导和控制具有重要意义。

目前常用的评估节点影响力的方法主要有三大类。一是基于中心性的算法，根据节点在网络拓扑结构上的中心性度量指标，如度中心性、介数中心性、邻近中心性等，来评估节点的重要性，将重要性高的节点识别为有影响的节点；此类算法仅基于网络结构特征评估出的重要节点不一定是对信息传播影响力大的节点。二是基于信息传播模型的算法，使用信息传播模型对信息传播过程进行模拟，计算出节点的激活范围，从中找出能够使影响力最大化的节点；此类算法直接计算节点的影响力以发现重要节点，不易发现一些通过社团来间接传播影响，直接影响力未必大但实际影响力较大的节点。三是基于社团的间接评估节点重要性的算法，对网络进行社团划分后采用节点在社团中的相关属性如节点在社团中的影响力、节点连接的社团数量、节点和社团内外节点的连接关系等评估节点的重要性，找出其中影响力大的节点；这些算法主要考虑了节点连接的社团数、节点和社团内外节点的关系，但是没有考虑不同的社团影响力不相同、节点对不同社团的影响力也不同的情况，对于通过社团间接传播影响力的节点的影响力评估结果不够准确。

发明内容

为此，本发明提供一种基于社团影响力的网络节点重要性评估方法，通过计算利用社团间接传播影响力的节点的重要性，可以有效对该类节点的重要性进行综合评估，提高社交网络中节点影响力评估的效果，具有较强的应用前景。

按照本发明所提供的设计方案，一种基于社团影响力的网络节点重要性评估方法，包含如下内容：

对社交网络进行社团划分，得到网络中的社团结构；

计算每个社团的信息传播影响力、网络中每个节点对其连接的各社团的影响度；

综合节点对其连接的社团的影响度和相应社团的影响力，评估节点在网络中通过社团间接传播信息的能力，即节点的重要度。

作为本发明基于社团影响力的网络节点重要性评估方法，进一步地，社团划分中，将社交网络表示为有向网络，并基于独立级联模型获取有向网络节点间的激活概率；基于标签传播思想对社交网络进行社团划分，得到网络社团结构。

作为本发明基于社团影响力的网络节点重要性评估方法，进一步地，基于标签传播思想对社交网络进行社团划分，包含如下内容：

网络中每个节点随机分配唯一用于代表网络节点所在社团的标签；

根据网络节点的度大小排序更新标签的网络节点顺序；

根据网络节点的度大小确定网络节点更新标签的顺序；

依据网络节点的更新顺序，将网络节点标签异步更新为其入邻居节点中激活概率之和最大的标签；