[发明专利]一种社交网络社区的索引和查询方法

说明书

本发明公开了一种社交网络社区的索引和查询方法。本发明步骤如下：步骤(1)、社交网络的抽象；步骤(2)、k‑核心社区的树形索引的构建；步骤(3)、建立社交网络图顶点‑树节点的对应关系；步骤(4)、用户顶点u所属社区的查询。本发明通过对社交网络中的社区建立索引结构，提高了查询特定结点所属社区的效率，这对大规模社交网络中的社区检索技术发展具有积极意义。本发明通过构建一个社交网络中所有社区的树形结构，用树形结构存储社区之间的嵌套关系。在一次性构建了整个社交网络的社区索引结构以后，就可以高效快捷地进行针对某个用户结点的所属社区查询。

技术领域

本发明属于计算机应用技术领域，涉及社交网络应用中一种社区索引和查询的方法，特别适用于大规模社交网络中的社区检索查询，例如大规模社交网络中输入一个用户，查询其所属的社区等。

背景技术

随着计算机网络的普及，社交网络应用已经进入人们的日常生活。在众多的社交网络应用服务中，社区(Communities)是理解社交网络构成的基石，网络中的社区检索查询是其中一种关键的服务，它是许多其它服务的基础。但由于社交网络应用的用户数量数以万计，进行快捷地所属社区查询是十分困难的。

本发明给定一个社交网络G(V,E)，V是这个社交网络中所有用户的集合，E是网络中用户之间的联系(边)。社交网络G(V,E)包含有多个社交网络社区。

本发明所指的社交网络社区是指k-核心社区。本发明的k-核心社区定义为社交网络G(V,E)中的一个连通子图，而且社区中的用户顶点满足一定的紧密性标准，即符合下两个条件：

1.k-核心社区C中所有的用户顶点至少有k(k是非负整数)个邻接顶点，也即该顶点的度数大于等于k；

2.k-核心社区C中的任意两个用户顶点之间都存在一条路径，也即社区中任意两个用户之间是连通的。

本发明涉及的用户所属社区查询，是指输入一个用户顶点q，检索其所属的所有k-核心社区{C}，返回检索到的所有k-核心社区{C}中规模最大(用户数最多)的k-核心社区C_Max。

在查询一个用户所属社区的过程中，需要遍历用户所属的所有社区，计算并比较它们的大小，在大规模社交网络中，这个过程计算复杂。因此降低此类计算的复杂度具有很大的迫切性。由社区紧密性标准的条件，可知社区定义具有嵌套特性。给定两个整型数i，j，如果ij,那么在一个j-核心社区中，由于其所有用户顶点的度都大于等于j，显然他们也大于i，因此该社区也符合i核心社区的定义。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，针对社交网络中用户所属社区的查询特点，根据社区之间存在的嵌套关系构建树形索引结构，提供一种高效的检索方法。其创造性在于构建索引结构以后，以后的查询中不需要再次遍历用户所属的所有社区，通过访问树形索引即可返回查询结果。

本发明的方法具体步骤如下：

步骤(1)、社交网络的抽象；

将一个社交网络图G(V,E)中的所有用户及用户之间的关系抽象，用顶点的集合V表示用户；用户之间的关系表示为两个顶点之间的边，用边的集合E来表示。

步骤(2)、k-核心社区的树形索引的构建；

对于社交网络图G(V,E)中的任一顶点v，顶点v的核心号码是在所有包含顶点v的k-核心社区中，将最大的k值作为该顶点v的核心号码。

树形索引的构建步骤包括社交网络图G中k-核心社区的解构，即分解社交网络图G，获得社交网络图G中所有顶点的核心号码。然后从根节点的0-核心社区出发，依次构建树形索引。

所述的根节点是没有邻接顶点的顶点；

具体过程如下：

2-1社交网络图G中k-核心社区的解构；