[发明专利]一种可重叠的社群发现方法

权利要求书

1.一种可重叠的社群发现方法，其特征在于，步骤如下：

S1、分布式计算在社交网络的图数据中的图G中的所有极大团，统计极大团的数量信息并将极大团的数量信息发送到所有计算节点中，按照极大团编号顺序决定极大团的顺序，将每个极大团的最小顶点ID作为极大团的类别，统计所有极大团的类别和数量，对所有的极大团按照数组排序的规则进行排序，按照排序结果，将所有极大团从0开始连续编号，每个极大团分配全局唯一编号，按照极大团中最小顶点的大小将所有的极大团连续、平均分配到所有计算节点中；

S2、计算极大团中的子团，每个极大团的子团跟对应的极大团具有相同的编号，将计算出的极大团的子团按照子团的最小顶点的顺序将子团发送到不同的计算节点中；

S3、在每个计算节点内，构建反向索引，即，顶点到包含该顶点且存在于该计算节点的极大团或部分极大团的编号；

S4、对每个极大团，利用反向索引，计算与每个极大团在同一个计算节点内有k-1个共享顶点的极大团，利用共查集将这些极大团的ID编号保存在同一个集合中；

S5、合并不同计算节点中的并查集，求出相应的派系。

2.根据权利要求1所述的一种可重叠的社群发现方法，其特征在于：在步骤S2中，计算极大团中的子团步骤为，对所有极大团q，q的大小为|q|，对k＝1到|q|-K，将q[k:|q|-1]分配给q[k]所在的节点，若q[k-1]和q[k]属于同一个计算节点，则可以跳过该分配，每个极大团的子团跟对应的极大团具有相同的编号，在分发时，连同其对应极大团的编号。

3.根据权利要求1所述的一种可重叠的社群发现方法，其特征在于：在步骤S4中，若其中有极大团已经属于其他集合，则将本集合与其他集合合并，数据结构由并查集维护。