[发明专利]重叠社区发现方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种重叠社区发现方法，其特征在于，包括：

获取社交数据，并根据所述社交数据构造以所述社交数据中的用户为节点，用户关系为边的社交网络；

对所述社交网络进行预处理，删除所述社交网络中的非稳定边并生成目标社交网络；

对所述目标社交网络进行划分，获得至少一个社区核和至少一个离散点；

根据所述社交数据，计算每个所述离散点与每个所述社区核中的每个节点的时空相似性；

根据所述时空相似性，计算每个所述离散点与每个所述社区核的综合时空相似度；

根据每个所述综合时空相似度以及预设的阈值，获得每个所述离散点的社区归属；

其中，所述根据每个所述综合时空相似度以及预设的阈值，获得每个所述离散点的社区归属具体为：

根据每个所述综合时空相似度计算阈值，其中采用每个所述离散点与每个所述社区核的综合时空相似度的连乘来计算阈值；

根据每个所述离散点的综合时空相似度与所述阈值，获得每个所述离散点的社区归属。

2.根据权利要求1所述的重叠社区发现方法，其特征在于，所述对所述社交网络进行预处理，删除所述社交网络中的非稳定边并生成目标社交网络具体为：

根据所述社交数据，计算所述社交网络中每条边的权重；

将所述权重小于预设的权重阈值的边标记为非稳定边；

删除所述非稳定边，生成目标社交网络。

3.根据权利要求1所述的重叠社区发现方法，其特征在于，所述对所述目标社交网络进行划分，获得至少一个社区核和至少一个离散点具体为：

根据所述目标社交网络，计算所述目标社交网络中每条边的边介数和当前社区模块度；

根据所述当前社区模块度和所述每条边的边介数，对所述目标社交网络进行划分，生成至少一个社区核和至少一个离散点。

4.根据权利要求1所述的重叠社区发现方法，其特征在于，所述根据所述社交数据，计算每个所述离散点与每个所述社区核中的每个节点的时空相似性具体为：

对于每一个离散点：

根据所述社交数据以及预设的时间段权值，计算所述离散点与每个所述社区核中的每个节点的时空相似性。

5.根据权利要求1所述的重叠社区发现方法，其特征在于，所述根据所述社交数据，计算每个所述离散点至每个所述社区核中的每个节点的时空相似性具体为：

对于每一个离散点：

根据所述社交数据，计算所述离散点与每个所述社区核的中心节点的第一时空相似性；

根据所述第一时空相似性，提取预定数量的第一社区核；

根据所述社交数据，计算所述离散点与每个所述第一社区核中的每个节点的时空相似性。

6.根据权利要求1所述的重叠社区发现方法，其特征在于，所述根据所述时空相似性，计算每个所述离散点与每个所述社区核的综合时空相似度具体为：

将每个所述离散点与每个所述社区核中的每个节点的时空相似性进行加权平均，计算得出每个所述离散点与每个所述社区核的综合时空相似度。