[发明专利]基于节点隶属度的标签传播社团结构挖掘方法

权利要求书

1.一种基于节点隶属度的标签传播社团结构挖掘方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

S1、在一个具有N个节点v_i(i＝1,2,…,N)的复杂网络图G中，按照由1至N的递增顺序为网络中的N个节点编号；

为每一个节点构造三元组{节点编号，节点标签，节点隶属度}，其中，节点标签的初始值等于该节点的编号，节点隶属度的初始值为0；

网络中节点标签的集合表示为L＝{l₁,l₂,…,l_S}(S≤N)，集合L的元素l_i(i＝1,2,...,S)是一个节点标签；

预设标签更新阀值λ、标签迭代阈值T和令标签传播次数t＝0；

S2、计算网络中直接相连的所有节点对之间的权值系数，并将这些权值系数作为各连边权值，并更新标签迭代次数t＝t+1；

所述的计算网络中直接相连的所有节点对间的权值系数，是指利用网络图G的邻接矩阵A，按公式(1)计算每条边e_ij的权值系数r_ij：

rij=N-1NΣt=1N(ati-ai‾)(atj-aj‾)Σt=1N(ati-ai‾)2Σt=1N(atj-aj‾)2+1---(1)]]>

其中，a_ij为网络邻接矩阵A中的元素，i＝1,2,...,N，j＝1,2,...,N。

S3、利用节点标签及连边权值计算网络中各节点的隶属度，具体如下：

对网络中的所有节点v_i(i＝1,2,...,N)，设集合是节点v_i的直接邻居节点所具有的互异标签的集合，其中Q是互异标签的数目；用表示节点v_i的直接邻居节点中标签值为的节点的集合，计算节点v_i与其直接邻居节点集合中，标签为的节点连边的权值总和，公式如下

ri(lip)=Σj∈Ni(lip)rij---(2)]]>

其中，1≤p≤Q；

计算节点v_i所在的所有连边权值的均值，公式如下：

ri‾=Σf∈Li′ri(f)Q---(3)]]>

计算节点v_i所在的所有连边的权值的方差，并将该方差值作为节点v_i的隶属度D(i)，公式如下：

D(i)=Σq∈Li′(ri(q)-ri‾)2Q---(4)]]>

S4、对于网络中任意节点v_i(i＝1,2,...,N)，若其隶属度D(i)大于标签更新阀值λ，则更新将该节点标签；

S5、判断是否有节点标签发生了改变或者标签迭代次数t小于预设的标签迭代阈值T，如有则返回步骤2；否则，输出网络G的具有重叠的社区结构。

2.根据权利要求1所述的基于节点隶属度的标签传播社团结构挖掘方法，其特征是，所述的步骤S4中节点标签的更新，具体是根据下式更新节点标签：

li=argmaxKri(K)|K|1/3,K∈Li′---(5)]]>

其中，是节点v_i的直接邻居节点所具有的互异标签的集合，|K|表示网络中标签为K的节点的个数。