[发明专利]重叠社区发现方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种重叠社区发现方法，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。本发明还公开了一种重叠社区发现的装置、设备及存储介质，降低计算的复杂，提高重叠社区发现结果的准确性。

技术领域

本发明涉及社交网络技术领域，尤其涉及一种的重叠社区发现方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网应用的不断推广，人们越来越多地参与到社交网络中，人们不再局限于地域的差异而紧密联系在一起。随着社交网络的迅速发展，研究人员对社区发现的研究也越来越深入。通过挖掘社交网络中的社区结构，能够发现社交网络中隐含的组织结构信息或团体结构信息等。传统的社区发现方法可分为3类：基于标签传播的方法、基于节点分裂的方法和基于模块度优化的方法。

然而，发明人在实施本发明的过程中发现，传统的社区发现方法没有考虑用户的社交时间等信息，降低了结果的准确性，并且传统的计算算法复杂度大，不能快速地进行社区发现。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种重叠社区发现方法、装置、设备以及存储介质，可以降低计算的复杂，快速进行社区发现，并且可以提高重叠社区发现结果的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种重叠社区发现方法，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。

在第一方面的第一种实现方式中，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。

在第一方面的第二种实现方式中，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。

在第一方面的第三种实现方式中，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。