[发明专利]一种基于层次聚类的复杂网络社区划分方法

摘要

一种基于层次聚类的复杂网络社区划分方法，从全局中心节点建立初始社区，再根据联系紧密程度一层一层地扩展社区，最后把一些过小的社区融合到大社区中。初始化社区过程为：选取度数最大的k个节点，按照节点的相似度合成若干个社区。扩展社区过程首先标记所有节点的层数，然后根据节点与社区的链接强度把节点分到相应的社区中。融合小社区过程首先要确定小社区的大小，计算小社区中的每个节点v的相邻节点与每个大社区C的公共节点个数，将v重新划分到公共节点数最大的社区中。选取最优结果过程要做10次试验，根据扩展模块度选出最终结果。本发明不需要预先知道社区数目，时间复杂度为O(m)，可以处理大型复杂网络，提高了社区划分的准确度。

主权项

一种基于层次聚类的复杂网络社区划分方法，其特征在于：包括初始化社区、扩展社区、融合小社区以及选取最优结果四个过程，从全局中心节点建立初始社区，再根据联系紧密程度一层一层地扩展社区，最后把一些过小的社区融合到大社区中；所述初始化社区过程为：在复杂网络中，与节点相连的所有节点的个数称为该节点的度数，将复杂网络中的所有节点按照节点的度数降序排列，选取度数最大的k个节点，再将度数最大的节点划分到第一个社区，并作为第一个社区的中心节点，计算剩下k‑1个节点中的每个节点v与每个社区C的中心节点w的相似度，当相似度大于某个阈值η时，将节点v划分到社区C中，否则将节点v作为新社区的中心节点；所述扩展社区过程为：初始化社区后，标记所有节点的层数，初始化社区过程中选中的节点作为第1层，将所有与第n层节点相连的未标记层数的节点标记为第n+1层节点，n为大于0的自然数，直到所有节点被标记，扩展初始社区的第n层，对标记为第n层的每个节点v，计算节点v与每个社区C的链接强度，若节点v与社区C的链接强度最大，将节点v划分到社区C中，直到所有节点都分到某个社区中；所述融合小社区过程为：若一个社区包含的节点数目小于t＝max{5,max{|C_i|}/10}，则称其为小社区，其中max表示最大值，max{|C_i|}表示复杂网络中所有社区的节点数目的最大值；扩展社区后，需要把小社区融合到大社区中；计算小社区中的每个节点v的相邻节点与每个不是小社区的社区C的公共节点个数，若节点v的相邻节点与社区C的公共节点个数达到最大，将节点v重新划分到社区C中；所述选取最优结果过程为：对初始化社区过程中的相似度阈值η从0.1到1，以0.05‑0.1作为步长，重复上述三个过程做10‑20次试验，对每一次试验的划分结果计算扩展模块度eQ，选取使得eQ最大的划分结果作为最终划分结果。