[发明专利]一种基于正负边信息的社团结构检测方法

摘要

本发明公开了一种基于正负边信息的符号网络社团结构检测方法，其特征是按如下步骤进行：1利用符号网络节点的正度和负度信息寻找初始社团；2利用一种基于正负边信息和随机游走图的社团扩充方法对所述初始社团进行扩充，得到符号网络社团结构检测结果。本发明无需任何先验知识，给定一个符号网络，即可获得该网络的检测结果，并达到提高符号网络社团结构检测精度的目的。

主权项

一种基于正负边信息的符号网络社团结构检测方法，其特征是按如下步骤进行：步骤1、利用所述符号网络中节点的正度和负度寻找初始社团：步骤1.1、利用式(1)计算所述符号网络中节点v的度deg(v)：deg(v)＝deg_P(v)+|deg_N(v)|         (1)式(1)中，deg_P(v)和deg_N(v)分别表示节点v的正度和负度；步骤1.2、将所述符号网络中所有节点均作为初始节点，从每一个初始节点出发，基于符号网络中节点的度deg(v)来寻找得到与所述每一个初始节点对应的局部度中心点；步骤1.3、根据所得局部度中心节点及其正度，获取q个初始社团，并根据获取的先后顺序进行排序，组成初始社团集合，记为Y＝{Y_k|k＝1,...,q}；Y_k表示第k个初始社团；以所述q个初始社团内的节点作为已聚类节点，并组成已聚类节点集，记为U＝{u_j|j＝1,...,n}；u_j表示第j个已聚类节点；同在第k个初始社团Y_k中的节点组成第k个已聚类节点集，记为U_k，并有以所述符号网络中未包含于任一初始社团的所有节点作为未聚类节点，并组成未聚类节点集，记为V＝{v_i|i＝1,...,m}，v_i表示第i个未聚类节点；步骤2、利用基于正负边信息的社团扩充方法对所述初始社团进行扩充，得到符号网络的社团检测结果。