[发明专利]一种基于核心成员识别的社区发现方法在审
| 申请号： | 201711400763.5 | 申请日： | 2017-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN108268603A | 公开（公告）日： | 2018-07-10 |
| 发明（设计）人： | 夏天一;王海兮;夏明赟 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第三十研究所 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 邓世燕 |
| 地址： | 610000 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于核心成员识别的社区发现方法，包括如下内容：首先对网络中的节点进行基于节点中介中心值的核心成员识别，然后进行初始聚类，根据节点在网络中作用的大小形成初始的社会网络结构；再将初始聚类的节点看作一个节点，对节点间的相似度矩阵M降维，形成新的相似度矩阵M’，代替模块度增量矩阵作为CNM算法的输入。本发明对核心成员的识别为初始聚类提供了条件，在计算节点间相似度时可以通过降维缩小矩阵规模，缩短算法损耗的时间。核心成员识别算法采用了基于广度优先搜索的快速中介中心性计算方法，其空间复杂度和实践复杂度均低于传统算法，可以快速定位社区网络中的重要成员，有利于社会网络结构合理的划分。 | ||
| 搜索关键词： | 成员识别 聚类 算法 相似度矩阵 社区发现 网络结构 降维 广度优先搜索 空间复杂度 传统算法 计算节点 矩阵规模 快速定位 社区网络 增量矩阵 复杂度 模块度 相似度 中心性 中介 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于核心成员识别的社区发现方法，其特征在于：包括如下内容：首先对网络中的节点进行基于节点中介中心值的核心成员识别，然后进行初始聚类，根据节点在网络中作用的大小形成初始的社会网络结构；再将初始聚类的节点看作一个节点，对节点间的相似度矩阵M降维，形成新的相似度矩阵M’，代替模块度增量矩阵作为CNM算法的输入。
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