[发明专利]基于信息理论的复杂网络社团检测方法

摘要

基于信息理论的复杂网络社团检测方法，涉及一种基于信息理论发现复杂网络中社团结构的方法。本发明的检测方法包括如下步骤：步骤A、对网络节点进行编号，根据网络的结构和权重信息，制作该网络的概率矩阵；B、根据信息理论的方法得到合并两点为一个社团时的信息损失；C、找到信息损失最小的两个节点进行合并，并更新原有网络的社团结构；D、计算更新结构后网络的模块度系数；E、重复B、C和D的过程，直到社团个数为1；F、找出最大的模块度系数对应的社团数及相应的社团结构。本方法的有益效果是结果客观、稳定，可用于含有权重的网络结构，有严格的社团数选取标准，计算耗时少，适用于大规模网络。

主权项

1.基于信息理论的复杂网络社团检测方法，其特征在于所述复杂网络社团检测方法包括如下步骤：A、根据网络的结构和权重信息，对其节点编号，得到该网络的概率矩阵；B、根据信息理论的方法得到合并两点为一个社团时的信息损失；C、找到信息损失最小的两个节点进行合并，并更新原有网络的节点集；D、根据更新后的节点集，计算网络的模块度系数，计算方法为：，其中，是第k个社团内部连接的权重和，是第k个社团所有包含的节点的权重和，是网络中全部节点的权重和，是现有网络中的社团个数；E、重复B、C和D的过程，直到社团个数为1；F、比较以上计算出的Q值，最大的那个Q值对应的社团数及相应的社团结构即为该数据处理技术检测到的最优社团结构。