[发明专利]家庭社交网络构建方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种家庭社交网络构建方法、装置、设备及存储介质，涉及大数据挖掘技术领域，方法包括：获取初始社区网络图；针对初始社区网络图中的每个第一节点，判断将任一第一节点加入任一第一节点的邻居社区后，邻居社区中节点数量是否大于预设节点数量；若是，则对任一第一节点进行剪枝，获得剪枝社区网络图；针对剪枝社区网络图中的每个第二节点，根据最大模块度非重叠社区发现算法，对剪枝社区网络图进行重构，获得重构社区网络图；根据重构社区网络图，获得包括多个目标用户的社区集合。本发明解决了现有技术中用户的家庭关系识别存在准确率较低的问题，实现了控制社区划分的大小，减少计算量，准确构建家庭社交网络的效果。

技术领域

本发明涉及大数据挖掘技术领域，尤其涉及一种家庭社交网络构建方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着通信行业的发展，人与人之间沟通交流变得越来越便捷、越来越密切，这些交流便刻画出了现实社会的人际网络结构。从不同角度识别不同的社会关系是近年来相关领域研究者最热衷的课题，这些不同的社会关系彼此交织，构建了一个复杂的社交网络。在社交网络中，识别家庭社交网络对电信行业的客户留存及未来发展起着重要作用。

目前也提出了一些家庭社交网络的识别方法，但这些方法存在无法控制识别的社交网络的大小，导致无法提升家庭关系识别准确度的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于：提供一种家庭社交网络构建方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中用户的家庭关系识别存在准确率较低的技术问题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种家庭社交网络构建方法，所述方法包括：

获取初始社区网络图，所述初始社区网络图的节点为目标用户，边为关联的用户对，边权重为所述用户对存在家庭关系的概率；

针对所述初始社区网络图中的每个第一节点，判断将任一第一节点加入所述任一第一节点的邻居社区后，所述邻居社区中节点数量是否大于预设节点数量；

若将所述任一第一节点加入所述邻居社区后，所述邻居社区中节点数量大于预设节点数量，则对所述任一第一节点进行剪枝，获得剪枝社区网络图；

针对所述剪枝社区网络图中的每个第二节点，根据最大模块度非重叠社区发现算法，对所述剪枝社区网络图进行重构，获得重构社区网络图；

根据所述重构社区网络图，获得包括多个所述目标用户的社区集合。

可选地，上述家庭社交网络构建方法中，所述判断将任一第一节点加入所述任一第一节点的邻居社区后，所述邻居社区中节点数量是否大于预设节点数量的步骤之后，所述方法还包括：

若将所述任一第一节点加入所述邻居社区后，所述邻居社区中节点数量不大于预设节点数量，则判断任一第一节点与所述邻居社区内各个节点建立的边的数量是否小于预设边数量，所述预设边数量为所述预设节点数量的预设比例；

若所述任一第一节点与所述邻居社区内各个节点建立的边的数量小于所述预设边数量，则对所述任一第一节点进行剪枝，获得第一剪枝社区网络图；

若所述任一第一节点与所述邻居社区内各个节点建立的边的数量不小于所述预设边数量，则将所述任一第一节点保留在所述任一第一节点当前所属的社区内，获得第二剪枝社区网络图。

可选地，上述家庭社交网络构建方法中，所述针对所述剪枝社区网络图中的每个第二节点，根据最大模块度非重叠社区发现算法，对所述剪枝社区网络图进行重构，获得重构社区网络图的步骤，具体包括：

针对所述剪枝社区网络图中的每个第二节点，根据所述最大模块度非重叠社区发现算法，获得将所述第二节点加入邻居社区的模块度增益；