[发明专利]一种基于三角结构的社会网络节点影响力度量方法

摘要

本发明一种基于三角结构的社会网络节点影响力度量方法，将用户和用户间的关系抽象为网络拓扑结构中的节点和连边形成社会网络拓扑图。以图为对象，结合当前节点与其邻居之间三角结构的数量和邻居节点的度值，度量当前节点与邻居节点之间的连边对当前节点影响力的贡献。然后计算当前节点的所有连接对节点影响力贡献之和，从而得到节点的最终影响力并通过排序可以得到影响力最大的节点子集。社会网络中，三个节点之间两两连接形成三角结构，若两个节点之间形成三角结构的数量越多，则两个节点的联系越紧密，这两个节点处于联系紧密的小团体内部中的可能性较大，对于节点的全局影响力是起负面作用的。

主权项

一种基于三角结构的社会网络节点影响力度量方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：构造以社会网络中用户为节点，连接关系为连边的社会网络拓扑结构G；用G＝(V,E)，V是G中所有节点的集合，E是所有连边的集合；其中|V|＝n、|E|＝m，表示G中有n个节点m条边；用e_i,j表示节点i和节点j的连边，若e_i,j＝1，则表示节点i和节点j之间存在连边，若e_i,j＝0，则表示节点i和节点j之间不存在连边；步骤2：取V中C(i)未知的节点i，依次取节点i邻居节点集合N_i中的每个元素k，根据公式(1)统计节点i与节点k之间三角结构的数量T(i,k)以及节点k的度值D(k)；T(i,k)表示节点i和节点k之间的形成三角结构的数量，计算方法如公式(1)所示：T(i,k)＝|N_i∩N_k|,    (1)N_i表示节点i的邻居节点集合，N_i＝{j,e_i,j＝1且j∈V}；i,j为整数，i,j∈[1,n]且i≠j；同理，N_k是节点k的邻居节点集合；D(k)表示节点k的度值，含义为节点k的邻居节点的数量D(k)＝|N_k|,N_k表示节点k的邻居节点的集合；步骤3：根据公式(2)计算节点i的影响力C(i)；若一个节点的邻居节点的度值很大且该邻居节点与当前节点之间的三角结构数量较少，则该邻居节点对当前节点的全局影响力贡献较大；节点i的影响力C(i)计算方法如公式(2)所示：$C\left(i\right)={\mathrm{\Σ}}_{k\∈N_i}D\left(k\right)\frac{1}{1+T(i,k)}---\left(2\right)$步骤4：若V中存在影响力C(i)值未知的节点，则重复步骤2；若不存在，则计算过程结束，并输出所有节点和其对应的影响力。