[发明专利]移动社交网络中发现社团的方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种移动社交网络中发现社团的方法及装置，其中方法包括获取移动社交网络中单位时间内的两两节点之间的分离时间，根据所述两两节点之间的分离时间确定移动社交网络中的社团。本发明利用分离时间，而不是接触间隔时间、接触持续时间，能够更加准确地描述节点间的亲密关系，进而确定出移动社交网络中的社团，通过大量的真实数据集的仿真实验，本发明的在移动社交网络中发现社团的方法能够准确反映出社团的演化规律，与人类日常的行为规律一致。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，更具体地，涉及移动社交网络中发现社团的方法及装置。

背景技术

近年来，随着智能手机的快速发展以及移动用户的大量增长，移动社交网络(Mobile Social Networks，MSNs)开始出现。当用户进入彼此的通信范围时，他们使用移动设备和无线技术(如蓝牙和Wi-Fi)进行通信。移动社交网络结合机会移动社交网络和社交网络分析技术(如节点中心性，社团和暂态接近性)去探索节点的社会特征和社团关系。节点间的社会特征通常是稳定和持久的，可以用来给移动社交网络设计高效的数据转发策略。

移动社交网络的拓扑结构随着时间推移不断变化，使得端到端的传输路径难以维持，所以移动社交网络采用存储-转发机制进行消息转发。为了提高移动社交网络中数据转发的效率，大量研究开始使用社会网络分析技术来挖掘移动节点间的社交关系。具有高中心度值的节点与其他节点接触的概率很高，通常会遇到更多的节点，因此能够快速转发数据。根据不同的应用，已有的研究提出了不同的方法来度量网络中节点的重要程度，如度中心度、介数中心性和接近中心性。社团结构是移动社交网络的一个重要特征。近年来，社团检测一直是移动社交网络研究的热点。在社团内部，节点之间的连接相对紧密，而社团之间节点的连接相对稀疏。例如，在我们的日常生活中，经常与家人、朋友或同事见面进行各种社交活动，但不经常与陌生人见面。

之前大量研究提出了不同的方法来检测移动社交网络中的社团，但主要针对静态网络，其网络拓扑结构不随时间变化。然而，移动社交网络中节点的本质是动态的，这是由人的自然社会行为驱动的。因此，在实际应用设计中，假设移动社交网络是静态的是不准确的。

发明内容

本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的移动社交网络中发现社团的方法及装置。

第一个方面，本发明实施例提供一种移动社交网络中发现社团的方法，包括：

获取移动社交网络中单位时间内的两两节点之间的分离时间；

根据所述两两节点之间的分离时间确定移动社交网络中的社团。

所述根据所述两两节点之间的分离时间确定移动社交网络中的社团，具体为：

根据所述两两节点之间的分离时间，确定两两节点之间的暂态接近性；

根据两两节点之间的暂态接近性，确定移动社交网络中的社团。

进一步地，所述根据两两节点之间的暂态接近性，确定移动社交网络中的社团，具体为：

对于移动社交网络中的任意一个节点，确定与所述节点暂态接近性最高且暂态接近性超过预设阈值的节点，作为目的节点，将所述节点作为所述目的节点所在的社团中的节点。

进一步地，所述将所述节点作为所述目的节点所在的社团中的节点，之后还包括：

对于任意一个社团，根据所述社团内两两节点之间的暂态接近性之和，获得所述社团内部的暂态接近性；

对于任意两个社团，根据其中一个社团中每个节点与另一个社团中每个节点之间的暂态接近性之和，获得两个社团间的暂态接近性，结合两个社团内部的暂态接近性，确定两个社团间的相似性；

根据两两社团间的相似性，对社团进行合并，将合并后的社团作为移动社交网络中的社团。