[发明专利]社区划分方法、装置、可读存储介质和计算机设备

说明书

本申请涉及一种社区划分方法、装置、可读存储介质和计算机设备，所述方法包括：获取待划分图数据和待划分图数据中各节点的节点度；根据各节点的节点度将待划分图数据划分为各节点的节点度大于预设阈值的第一集合，和各节点的节点度小于或者等于预设阈值的第二集合；通过预设社区发现算法依次对第一集合和所述第二集合中的各连通子图进行划分，获得子图数据；根据子图数据生成待划分图数据的划分结果。上述方法中，通过将节点度较小的节点和节点度较大的节点及其邻边分离开来，可以减少复杂网络的计算复杂度，从而提高社区划分的效率；针对节点度较小的节点越多的待划分图数据，社区划分的效率提升越明显。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种社区划分方法、装置、计 算机可读存储介质和计算机设备。

背景技术

复杂网络是复杂系统的抽象，现实中许多复杂系统都可以用复杂网络的相 关特性进行描述和分析；网络中的节点表示系统中的个体，边表示个体之间的 关系。对复杂网络的研究一直是许多领域的研究热点，其中社区结构是复杂网 络中的一个普遍特征，整个网络是由许多个社区组成的。

社区发现(community detection)是一个复杂而有意义的过程，它对研究复 杂网络的特性具有重要作用；目前发现及分析复杂网络中的社区结构得到了许 多学者的关注，同时也出现了很多社区发现算法。

很多自然数据构建成的图形结构符合特殊的分布结构，然而通过普通的社 区发现算法对于具有特殊分布结构的图数据进行社区划分时，处理效率低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种可提高效率的社区划分方法、 装置、可读存储介质和计算机设备。

一种社区划分方法，所述方法包括：

获取待划分图数据和所述待划分图数据中各节点的节点度；

根据所述各节点的节点度将所述待划分图数据划分为各节点的节点度大于 预设阈值的第一集合、和各节点的节点度小于或者等于所述预设阈值的第二集 合；

通过预设社区发现算法依次对所述第一集合和所述第二集合中的各连通子 图进行划分，获得子图数据；

根据所述子图数据生成所述待划分图数据的划分结果。

一种社区划分装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取待划分图数据和所述待划分图数据中各节点的节点度；

分层模块，用于根据所述各节点的节点度将所述待划分图数据划分为各节 点的节点度大于预设阈值的第一集合、和各节点的节点度小于或者等于所述预 设阈值的第二集合；

子图数据确定模块，用于通过预设社区发现算法依次对所述第一集合和所 述第二集合中的各连通子图进行划分，获得子图数据；

划分结果确定模块，用于根据所述子图数据生成所述待划分图数据的划分 结果。

一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器 执行时，使得所述处理器执行如上述社区划分方法的步骤。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序， 所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述社区划分方 法的步骤。