[发明专利]一种面向社交网络的社区检测方法

摘要

本发明一种面向社交网络的社区检测方法，属于互联网数据挖掘技术领域；提供一种面向社交网络的社区检测方法，能够准确检测出社交网络中的社区结构，且社区检测结果稳定；技术方案为：获取社交网络数据，建立邻接矩阵用来存储用户之间的关联关系，以此构成网络；根据网络构造模体，计算得到用户节点的密集度；根据网络计算得到用户节点的间隔度；计算每个非中心用户节点关于不同社区的隶属度，将这些非中心用户节点分配到隶属度最大的社区；输出最终的社区检测结果，将结果反馈给社交网络分析人员，用于社交网络的舆情监控和推荐系统构建。

主权项

1.一种面向社交网络的社区检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取社交网络数据，建立邻接矩阵用来存储用户之间的关联关系，以此构成网络G＝<V，E，F>；S2：根据网络G＝<V，E，F>构造模体，并计算模体中与每条边相连的两个用户节点间的属性同质值HG(i，j)、模体的属性同质值H_t和用户节点间的属性‑结构连接强度a_ij，从而得到用户节点的密集度Den_i；S3：根据网络G＝<V，E，F>，计算相邻用户节点间的直接相似度DT(i，j)、不相邻用户节点间的间接相似度IT(i，j)、边e_i，j相对于节点邻域F_i的边适应度边e_i，j相对于节点邻域F_j的边适应度边e_i，j的边适应度Fit_ij，从而得到用户节点的间隔度Int_i；S4：选择密集度Den_i和间隔度Iht_i乘积最大的K个用户节点作为网络中K个社区的社区中心；S5：计算每个非中心用户节点关于不同社区的隶属度，将这些非中心用户节点分配到隶属度最大的社区；S6：输出最终的社区检测结果，将结果反馈给社交网络分析人员，用于社交网络的舆情监控和推荐系统构建。