[发明专利]一种基于改进的Steiner最小树的城市车辆社会网络社区推荐的近最优配置方法

权利要求书

1.一种基于改进的Steiner最小树的城市车辆社会网络社区推荐的近最优配置方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤一：构建社会社区C₁到C₂的社会推荐加权非循环有向图G：

在城市车辆社会网络中，给定了两个社区和

通过加权给循环有向图G＝(M，E，W)来描述社区C₁到社区C₂的社会推荐，G为一个二分图；其中M是所有成员的成员集，E是所有社交推荐的线路集；W是M和E中定义的函数，对于W，当社区C₁中的成员关注时，被设置为T_ext,i，当涉及社会推荐线时，被设置为T_int,i(g₁,g₂)；T_ext,i根据社区中的其他成员基于过去的相互作用将会接受推荐的程度计算得到；T_int,i(g₁,g₂)表示社区C₂中的每个成员都具有C₁成员中的内部信任值，该内部信任值被描述为g₁为变量，为社区C₂中的成员；g₂为变量，为社区C₁中的成员；

步骤二：从G导出新的加权非循环有向图G'：

C₁中的每个成员对应一个外部信任值T_ext,i，社区C₂中的每个成员对社区C₁中的成员具有内部信任值T_int,i(g₁,g₂)；

在G中引入一个控制节点Ω，对于C₁中的每个成员存在一个该成员从Ω到另一个成员的定向链接，每个链接将与一个新值相关联，该值将用于替换C₁中每个成员的T_ext,i，从而由G得到另一个加权非循环有向图G'，G′＝(M′，E′，W′)，其中成员集合、链路集合和权重集分别定义如下：

成员集合：M'＝C₁∪C₂∪{Ω}

链路集合：

权重集：步骤三：由G'得到改进的Steiner最小树其中是树中成员节点集合，是有向边集合，是权值集合，并利用产生近最优社区推荐配置NOCSR：

NOCSR(RecC1,C2)←Σai1∈RecC1W~<Ω,ai1>+Σai1∈RecC1,aj2∈C2W~(ai1,aj2)]]>

NOCSR←(RecC₁,NOCSR(RecC₁,C₂))。