[发明专利]一种复杂网络重叠社区发现方法在审
| 申请号： | 201711399521.9 | 申请日： | 2017-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN108198084A | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 杜航原;王文剑;白亮 | 申请（专利权）人： | 山西大学 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00 |
| 代理公司： | 太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14110 | 代理人： | 王瑞玲 |
| 地址： | 030006*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明一种复杂网络重叠社区发现方法，属于复杂网络分析技术领域；用于解决复杂网络中具有重叠特性的社区结构发现问题；本发明的主要步骤包括：将复杂网络表示为图的形式，利用图中的节点和边对网络进行描述；计算图中每个网络节点的连接因子；计算图中每个网络节点的分离因子；计算图中每个网络节点的代表度；将网络中的节点按照连接因子进行排序，并从中选取网络社区的领袖节点；初始化领袖节点的社区隶属度；依据节点连接因子和相似度通过递归过程计算非领袖节点关于各网络社区的隶属度；输出重叠社区发现结果；本发明能够用于获得合理可靠的复杂网络重叠社区发现结果。 | ||
| 搜索关键词： | 复杂网络 网络节点 重叠社区 网络社区 隶属度 发现 分离因子 过程计算 节点连接 社区发现 社区结构 输出重叠 重叠特性 初始化 相似度 递归 排序 网络 社区 分析 | ||
【主权项】：
1.一种复杂网络重叠社区发现方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、将复杂网络表示为图G(V,E)的形式，即利用图中的节点和边对网络进行描述；S20、计算图G(V,E)中每个网络节点的连接因子，用于描述某一网络节点对其可能隶属的网络社区中其它节点的最大凝聚性，即社区内部的稠密性；S30、计算图G(V,E)中每个网络节点的分离因子，用于反映某一网络节点与其可能隶属的网络社区之外的节点间的最大相关性，即社区外部的稀疏性；S40、计算每个节点的代表度，节点代表度用于描述某一节点对其所在社区的领导能力；S50、将网络中的所有节点按照连接因子从大到小进行排序，并选取代表度最大的K个节点作为网络社区的领袖节点，其中K为网络中包含的社区数量；S60、初始化领袖节点的社区隶属度；S70、对于步骤5获得的按照连接因子排序的网络节点，依据节点连接因子和相似度通过递归过程计算每个非领袖节点关于各网络社区的隶属度；S80、输出重叠社区发现结果。
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