[发明专利]一种引文耦合网络中的重叠社区探测方法

摘要

本发明涉及一种引文耦合网络中的重叠社区探测方法，能够有效识别引文耦合网络中的社区结构，具有时间复杂度低，划分结果准确度高的特点，包括以下步骤：一、找出引文耦合网络中节点强度最大且不属于任何社区的点形成初始社区；二、将社区所有邻居节点加入初始社区并计算节点社区归属度，保留社区归属度≥0.5的节点，删除其余节点；三、重复步骤二，直到再没有符合条件的节点为止；四、计算具有重叠节点的两个社区之间的重叠度，将重叠度≥0.5的社区进行合并，从而得到对引文耦合网络进行社区探测的最终结果。

主权项

一种引文耦合网络中的重叠社区探测方法，包括以下步骤：1)计算网络中所有不属于任何社区的节点的节点强度D(v_i)$S\left(v_i\right)=\underset{v_j\∈\mathrm{neigh}\left(v_i\right)}{\mathrm{\Σ}}{w}_{\mathrm{ij}}$2)找出极大节点强度点并将其所有邻居节点加入形成初始社区c；3)对于每一个在社区c中的v_i节点的邻居节点，计算这些节点的归属度B(v_i，c)，如果B(v_i，c)≥0.5，如果一个节点超过一半的节点强度都在某个社区内，本发明认为该节点可以确定属于该社区，则保留该节点在社区c中，否则在社区c中删除该节点，调整后的社区记为初始社区c’。归属度B(v_i，c)的计算公式如下所示：$B(v_i,c)=\frac{\underset{v_j\∈C}{\mathrm{\Σ}}{w}_{\mathrm{ij}}}{\underset{v_j\∈\mathrm{neigh}\left(v_i\right)}{\mathrm{\Σ}}{w}_{\mathrm{ij}}}$4)将c’所有邻居节点分别加入，并计算与社区c’的归属度B(v_j，c’)，如果归属度B(v_j，c’)≥0.5或节点度唯一，则将该邻居节点添加到社区c’中。通过不断重复迭代这个过程，将所有归属度B(v_j，c’)≥0.5的节点全部添加到社区c’中。到此，一个社区暂时扩展完毕；5)重复2)‑4)的步骤，直到网络中的所有社区全部划分完毕；6)合并社区。取出算法得到的所有重叠节点，分别计算重叠节点所属社区的重叠度，如果社区重叠度超过本文设定的阈值条件(ε＝0.5)则合并，否则不合并。重叠度的计算公式如下所示：$\frac{|C_1\∩C_2|}{\min \left\{\right|C_1|,|C_2\left|\right\}}\≥\mathrm{\ϵ}$7)取得所有只有唯一节点的社区，计算这些节点与其所有邻居社区的归属度，将其加入邻居社区归属度最大的社区，如果归属度最大的邻居社区有n个，那该节点就作为一个重叠节点加入这些邻居社区，并删除只有唯一节点的社区。