[发明专利]基于禁止节点感知的搜索方法和系统

权利要求书

1.一种基于禁止节点感知的搜索方法，其特征在于，包括：

获取由多个节点以及节点间交互关系组成的社区网络；

按照计算网页权威值的方法为社区网络中的节点和节点间的交互关系赋予权值；

用预设禁止节点敏感性阈值将所有权值小于阈值的节点从社区网络中移除；

将剩余节点按照权值大小降序排列；

按照权值降序顺序，逐个向社区网络中加入节点，并计算每次加入时社区网络对应的加权导出度；

加权导出度最小的那个时刻对应的社区即为社区搜索的最终结果。

2.根据权利要求1所述的基于禁止节点感知的搜索方法，其特征在于，所述按照计算网页权威值的方法为社区网络中的节点和节点间的交互关系赋予的权值表示节点和节点间交互关系相对于预设黑节点的疏远程度。

3.根据权利要求2所述的基于禁止节点感知的搜索方法，其特征在于，所述按照计算网页权威值的方法为社区网络中的节点和节点间的交互关系赋予权值包括：

根据每个节点相邻的节点数量，计算其与每个相邻节点发生交互的平均概率；

根据社区网络中必须包含的节点，采用计算网页权威值获取网络中所有节点对于必须包含节点的亲近程度；

根据不允许出现在社区中的黑节点用户，通过计算网页权威值的方法获取网络中所有节点对于黑节点的亲近程度；

将每个节点最终相对于黑节点的疏远程度的取值进行规范化，使其取值落在0到1之间，社区必须包含的节点对应的取值默认设置为1，黑节点用户对应的取值默认设置为0，计算其余节点最终权重值；

计算每个节点与节点之间的交互行为与黑节点的疏远程度。

4.根据权利要求2所述的基于禁止节点感知的搜索方法，其特征在于，所述按照权值降序顺序，逐个向社区网络中加入节点，并计算每次加入时社区网络对应的加权导出度包括：

按照社交网络所有用户相对于黑节点的疏远程度降序排序后，逐个加入社区中；

每当一个节点被加入社区时，保留此临时的社区网络结果并计算该社区网络结果对应的加权导出度。

5.一种基于禁止节点感知的搜索系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取由多个节点以及节点间交互关系组成的社区网络；

第一计算模块，用于按照计算网页权威值的方法为社区网络中的节点和节点间的交互关系赋予权值；

第一处理模块，用预设禁止节点敏感性阈值将所有权值小于阈值的节点从社区网络中移除；

第二处理模块，用于将剩余节点按照权值大小降序排列；

第二计算模块，按照权值降序顺序，逐个向社区网络中加入节点，并计算每次加入时社区网络对应的加权导出度；

输出模块，将加权导出度最小的那个时刻对应的社区作为社区搜索的最终结果。

6.根据权利要求5所述的基于禁止节点感知的搜索系统，其特征在于，所述第一计算模块，按照计算网页权威值的方法为社区网络中的节点和节点间的交互关系赋予的权值表示节点和节点间交互关系相对于预设黑节点的疏远程度。

7.根据权利要求6所述的基于禁止节点感知的搜索系统，其特征在于，所述第一计算模块包括：

第一计算子模块，用于根据每个节点相邻的节点数量，计算其与每个相邻节点发生交互的平均概率；

第一获取子模块，用于根据社区网络中必须包含的节点，采用计算网页权威值获取网络中所有节点对于必须包含节点的亲近程度；

第二获取子模块，用于根据不允许出现在社区中的黑节点用户，通过计算网页权威值的方法获取网络中所有节点对于黑节点的亲近程度；

第一处理子模块，用于将每个节点最终相对于黑节点的疏远程度的取值进行规范化，使其取值落在0到1之间，社区必须包含的节点对应的取值默认设置为1，黑节点用户对应的取值默认设置为0，计算其余节点最终权重值；

第二处理子模块，用于计算每个节点与节点之间的交互行为与黑节点的疏远程度。

8.根据权利要求5所述的基于禁止节点感知的搜索系统，其特征在于，所述第二计算模块包括：

加入子模块，用于按照社交网络所有用户相对于黑节点的疏远程度降序排序后，逐个加入社区中；

第二计算子模块，用于每当一个节点被加入社区时，保留此临时的社区网络结果并计算该社区网络结果对应的加权导出度。