[发明专利]基于节点聚合度的重叠社区划分方法

摘要

本发明涉及一种基于节点聚合度的重叠社区划分方法。本方法操作步骤为：第一步计算节点之间的聚合度，第二步利用节点聚合度，构建特征向量矩阵，第三步进行重叠节点的社区划分。本方法综合网络拓扑结构和节点属性的，设计了基于节点聚合度的重叠社区划分算法。在此基础上结合谱聚类进行重叠社区划分。试验结果表明本发明提出的方法表现出较好的性能和划分效果。

主权项

一种基于节点聚合度的重叠社区划分方法，其特征在于：综合网络拓扑结构和节点属性，提出了节点聚合度技术，设计了基于节点聚合度的重叠社区划分算法，具体操作步聚如下：第一步，计算节点之间的聚合度；首先，基于网络拓扑结构计算节点的全局影响力，利用节点的局部邻居，计算节点之间结构相关度；然后抽取节点的属性信息，计算节点之间的属性相关度；最后将节点的结构相关度和属性相关度结合，利用参数调节二者权重，作为节点的聚合度‘’第二步，利用节点聚合度，构造节点的相似度矩阵和对角矩阵，通过相似度矩阵和对角矩阵构造对应的拉普拉斯矩阵，计算拉普拉斯矩阵前K个特征值与特征向量，构建特征向量矩阵；第三步，使用模糊聚类算法对特征向量矩阵的行向量进行聚类，根据行向量的隶属度，进行重叠节点的社区划分。