[发明专利]一种分层递阶的多粒度社团发现方法

摘要

本发明公开了一种分层递阶的多粒度社团发现方法，其特征是按如下步骤进行：1计算所述网络中任意两个节点的相似度；2构建截距集合；3找出最大相容类集合；4近似获得等价类集合；5根据截距集合，并重复步骤3和4，从而获得不同截距下的社团结构。本发明能在原始网络结构特性的基础上发现所有节点之间的层次关系以及不同粒度的社团结构，从而确保社团划分结果的准确性和层次的唯一性。

主权项

一种分层递阶的多粒度社团发现方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1、定义G＝(X,E)表示一个网络，在所述网络G中，X＝{1,2,…,i,…，j,…,n}表示网络G中的节点集合，i和j分别表示所述网络G中第i个节点和第j个节点，n表示所述网络G中的节点总数，1≤i＜j≤n；E＝{e₁,e₂,…,e_m}表示所述网络G中的边集合，m表示所述网络G中的边总数；e_m表示所述网络G中第m条边；步骤2、计算所述网络G中第i个节点和第j个节点的相似度s_i,j，且s_i,i＞max{s_i,j}，从而构建相似度矩阵步骤3、从所述相似度矩阵R中选取k个互不相同的元素并进行降序排序构成截距集合L＝{l₁,l₂,…,l_a,…,l_k}；l_a表示第a个截距；且l_a+1＜l_a；l₁表示最大的截距；l_k表示最小的截距；1≤a≤k；k表示截距的总数，且步骤4、初始化a＝1；步骤5、选取所述截距集合L中第a个截距l_a；判断所述相似度矩阵R中的第i个节点和第j个节点的相似度s_i,j与第a个截距l_a之间的大小关系，若s_i,j≥l_a，则令否则令从而构建包含最大相容类的第a个相容关系矩阵步骤6、找出所述第a个相容关系矩阵R^a中所有的最大相容类构成第a个最大相容类集合，记为和分别表示所述第a个最大相容类集合C^a中的第b个最大相容类和第d个最大相容类，1≤b＜d≤r，r表示第a个最大相容类集合C^a中最大相容类的总数；步骤7、将a+1的值赋给a后，判断a≤k是否成立，若成立，则返回执行步骤5和步骤6；从而获得k个最大相容类集合{C¹,C²,…,C^a,…,C^k}，否则，执行步骤8；步骤8、初始化a＝1；步骤9、判断是否成立；若成立，则将C^a赋值给P^a，从而获得第a个等价类集合和分别表示所述第a个最大相容类集合C^a中的第b个等价类和第d个等价类；否则，执行步骤10；步骤10、定义变量μ和ω，并初始化μ＝1；步骤11、初始化ω＝1；步骤12、定义集合D，并初始化步骤13、对所述第a‑1个等价类集合中第ω个等价类和所述第a个最大相容类集合C^a中第μ个最大相容类判断是否成立；若成立，则将集合D与第ω个等价类的并集赋值给集合D；否则，将ω+1的值赋给ω后，判断ω≤r是否成立，若成立，则返回执行步骤13；否则，执行步骤14；步骤14、判断是否成立，若成立，则将集合D赋值给第μ个最大相容类从而获得更新的第μ个最大相容类否则，将第μ个最大相容类从第a个最大相容类集合C^a中删去；步骤15、将μ+1的值赋给μ后，判断μ≤r是否成立，若成立，则返回执行步骤11；从而获得更新的第a个最大相容类集合否则，执行步骤16；步骤16、定义集合H，并初始化步骤17、初始化μ＝1；步骤18、初始化ω＝μ+1；步骤19、将所述更新的第a个最大相容类集合C^′a中第μ个最大相容类和第ω个最大相容类取交集并把所获得的结果赋值给所述集合H；步骤20、判断集合是否成立，若成立，则执行步骤21；否则，执行步骤25步骤21、将所述更新的第a个最大相容类集合C^′a中第μ个最大相容类所述集合H的差集赋值给第μ个最大相容类将所述更新的第a个最大相容类集合C^′a中第ω个最大相容类与所述集合H的差集赋值给第ω个最大相容类从而获得再次更新的第μ个最大相容类和第μ个最大相容类步骤22、假设所述集合H包含γ个元素，并初始化σ＝1；步骤23、求更新后的集合H中的第σ个元素分别与再次更新的第μ个最大相容类和第ω个最大相容类的间相似度，将第σ个元素加入到与其具有最大相似度的第μ个最大相容类或第ω个最大相容类中；步骤24、将σ+1赋值给σ；并执行步骤23，直到σ＞γ为止，从而将γ个元素均加入到相应的最大相容类中；步骤25、将ω+1的值赋给ω后，判断ω≤r是否成立，若成立，则返回执行步骤19；否则，将μ+1的值赋给μ后，判断μ≤r是否成立，若成立，则返回执行步骤18；否则，获得第a个最大相容类集合即第a层社团结构；步骤26、将a+1赋值给a，并返回步骤9顺序执行，直到a＞k为止，从而获得k层社团结构。