[发明专利]一种社会网络重叠社区发现方法的评价方法

摘要

本发明提出一种社会网络重叠社区发现方法的评价方法，属于社会网络技术领域。本发明利用无相无权图表示社会网络，获取各重叠节点对所属各社区的贡献度以及所属各社区对各重叠节点的吸引度，再确定各重叠节点对各所属社区的归属系数，重叠节点的多个归属系数越接近，则说明该节点可以合理地成为重叠节点，否则，说明该节点的社区划分不合理；根据误差率获得一条重叠节点误差率分布曲线。本发明方法可以用于评价重叠社区划分方法将节点划为重叠节点是否合理，可根据判定结果来对某些重叠节点进行调整，同时也通过判断重叠节点划分的合理性来评价所使用的社区划分方法的优劣，帮助用户选择更加合适的社区划分方法进行社区划分。

主权项

一种社会网络重叠社区发现方法的评价方法，利用无相无权图表示社会网络，图中节点表示社会网络中的个体，边表示个体之间的关系，其特征在于，该评价方法包括如下步骤：步骤1：获取各重叠节点对所属各社区的贡献度；设节点a为重叠节点；节点a对所属社区A的贡献度DoC(a,A)为： DoC ( a , A ) = L ( a , A ) in d ( a ) = L ( a , A ) in L ( a , A ) in + L ( a , A ) out 其中，L(a,A)in为社区A中的节点a在社区A内的边数，L(a,A)out为节点a到社区A外的边数，d(a)为节点a的度数；步骤2：获取所属各社区对各重叠节点的吸引度；社区A对节点a的吸引度DoA(A,a)为： DoA ( A , a ) = m A ′ n A ′ ( n A ′ - 1 ) / 2 × L ( a , A ) in + m 2 ( a , A ) n A ′ 其中，社区A'＝A‑a，nA'为社区A'的节点总数，mA'为nA'个节点之间形成的边总数，m2(a,A)为节点a在社区A中二度朋友的数量；步骤3：确定各重叠节点对各所属社区的归属系数；节点a对所属社区A的归属系数DoB(a,A)为：CoB(a,A)＝(1‑λ)DoC(a,A)+λDoA(a,A)其中，λ为影响因子；步骤4：针对各重叠节点，确定该节点划分的误差率，并与误差率的阈值T比较，判断对该节点的划分是否合理；获取节点a对所属各社区的归属系数，CoBmax表示其中最大的归属系数，CoBmin表示其中最小的归属系数，则节点a划分的误差率RoE(a)为： RoE ( a ) CoB max - CoB min CoB max 当获得的误差率小于阈值T时，表示对该重叠节点的划分合理，否则，表示对该重叠节点的划分不合理；同时，根据各重叠节点划分的误差率，生成一条重叠节点误差率分布曲线。