[发明专利]一种基于紧密度排序的网络社区发现方法

摘要

本发明公开了一种基于紧密度排序的网络社区发现方法，操作步骤如下：第一，计算网络各节点的紧密中心性值，对其值进行排序，并通过阈值选择初始中心节点集；第二，基于信号传递的思想将网络拓扑结构信息转化为空间向量信息，并对其进行标准化后采用余弦距离计算节点间的相似度矩阵；第三，利用节点之间的相似度将网络中的节点划分到最近的社区中；第四，在所有节点划分完成后，将节点数少于3的社区中的节点重新进行社区划分，且社区的中心节点从中心节点集中删除；第五，更新中心节点集，直到新的中心节点集与原中心节点集相同，社区结构达到稳定状态，社区划分完成。本发明对发现复杂网络中的隐藏规律以及预测复杂网络的行为具有重要意义。

主权项

一种基于紧密度排序的网络社区发现方法，其特征在于，该方法是按照以下步骤进行的：步骤1：计算网络初始中心节点集。通过网络各节点的紧密度中心性判断节点的重要性，以节点的重要性选择初始中心节点集。步骤2：计算网络节点的相似度。考虑到网络中的每个节点不仅受其邻居节点的影响，还受到其它节点经过拓扑性质传递给它的影响，采用信号传递的思想将网络拓扑结构信息转化为空间向量信息，再对其进行标准化之后运用余弦距离计算相应的相似度矩阵。步骤3：划分社区。利用节点之间的相似度将网络中的节点划分到最近的社区中，即将每一个节点归类到与之最相似的中心节点所属社区中。步骤4:小社区合并。当所有节点划分完成后，若社区中的节点个数少于3个，则将该社区的中心节点从中心节点集中删除，且其所有节点重新进行社区划分。步骤5：更新中心节点集。将每一个社区当作一个小的网络再次进行紧密度中心性计算，利用节点的紧密度排序找到每一个小网络的中心节点，然后更新所有的中心节点。若所有新中心节点均与原中心节点相同，则停止迭代；否则，返回步骤3重新进行社区划分，直至中心节点集不再变化。