[发明专利]一种基于社区动态紧密度的层次化网络社区树剪枝方法

说明书

本发明提供了一种基于社区动态紧密度的层次化网络社区树剪枝方法，包括以下步骤，首先，获取网络数据；其次，使用聚类算法对网络节点进行社区划分，得到层次化网络社区树结构；再对层次化网络社区树中每个社区，计算该社区内部节点之间连接的边的数量；并划分时间片，计算社区内部节点在各个时间片内连接的边的数量；最后使用信息熵度量社区节点在各个时间片的紧密度的差异性，若该社区的熵值较大，表示社区的紧密度随时间变化程度较小，应该对其进行收缩；否则，判定该社区的紧密度随时间变化程度较大，对其进行展开。本发明实现了将网络中的重要变化信息突出显示出来，更好更有效的展示了动态网络的多特征时变模式。

技术领域

本发明属于计算机信息处理技术领域，涉及到一种基于社区动态紧密度的层次化网络社区树剪枝方法。

背景技术

网络是由节点和连接边组成，表示诸多实体对象及其相互联系的一种数据结构，与我们的现实生活息息相关。当网络中节点规模很大时，受限于屏幕的显示空间，直接对网络节点及其连接边进行可视化将导致视图出现严重的重叠和可视混杂现象，非常不利于研究人员分析发现网络的分布特征和结构模式。针对这种情况，通常我们可以使用聚类算法来对网络节点进行社区划分，得到节点的层次树形结构，减少网络可视化初始绘制时节点的规模，同时增强视图的可读性，但是，我们应该将节点的各个层次展开到什么程度呢，这仍然是一个需要探讨的问题：

一方面，如果我们将各个层次的所有节点全部展开，这种情况会导致可视视图过于混乱；但是，如果将各个层次的节点全都收缩，又可能会因为视图过于简单而导致网络中某些重要信息的缺失；一般地，可以通过交互行为来对层次结构进行展开与收缩，从而决定层次中的某个聚类是否应该收缩或者展开，但是这往往是一个非常耗时的过程，非常不利于研究人员对网络的分析与探索。

因此，有必要设计一种新的效率更高的层次化网络社区树剪枝方法。

发明内容

本发明所解决的技术问题是，针对现有技术的不足，提供一种基于社区动态紧密度的层次化网络社区树剪枝方法，根据各聚类的动态紧密度情况，对网络的各层次结构进行自动展开或收缩，以节省研究人员的时间，帮助他们集中地分析网络中紧密程度变化较大的聚类。

本发明所提供的技术方案为：

一种基于社区动态紧密度的层次化网络社区树剪枝方法，包含以下步骤：

步骤1：获取时间段[t_start，t_end]内，层次化网络社区树中各个节点之间的连接边数据；每条连接边包含的特征有起始节点、终止节点和时间戳，时间戳表示该连接边的产生时间；

步骤2：首先对层次化网络社区树中的所有根部社区C_i，根据社区中各条连接边的产生时间分布计算其动态紧密度并根据动态紧密度对其进行展开或收缩处理，其中1≤i≤k，k表示根部社区的个数，展开处理即保留以该社区为父节点的树枝，收缩处理是剪掉以该聚类为父节点的树枝；然后对于各个被展开的社区C_i，遍历其所有子社区C_ij，计算各个子社区的动态紧密度并对其进行展开或收缩处理，其中1≤j≤h；依照该方法逐层对被展开的社区下的所有子社区进行展开或收缩处理；实现从根部到顶部对层次化网络社区树进行剪枝。

进一步地，层次化网络社区树的构建方法为：

先使用聚类算法对时间段[t_start，t_end]内网络中存在的n个节点进行划分，得到k个第1层社区，即根部社区；再分别以各个第1层社区为父社区，使用聚类算法将其内部节点进行进一步划分，得到其子社区，所有的子社区称为第2层社区；继续按上述方式对所有子社区进行逐层划分，划分得到的社区依次记为第l层社区，直至每个社区包含的节点数小于设定的节点数，l＝2，3，…；最后一层的社区称为顶部社区。