[发明专利]一种在动态大规模社交网络中发现关键人物的方法

摘要

本发明公开了一种在动态大规模社交网络中发现关键人物的方法，属于数据挖掘和社交网络分析领域。所述方法首先进行节点标号与参数k选择，然后在确定的局部网络进行节点间相互影响力计算；再计算单节点的重要性指标，依据任务类型找到关键人物。本发明提出了万有影响力的概念并给出局部网络中计算两个节点间万有影响力和重要性指标值的公式，在大规模动态社交网络中有优势；该方法根据任务类型的不同可以有不同的计算结果处理策略，并可以通过调整参数k来平衡时间复杂度和准确率。

主权项

一种在动态大规模社交网络中发现关键人物的方法，其特征在于：包括以下几个步骤，步骤1：节点标号与参数选择；先将社交网络中的各个节点用简单的数字序号表示，同时，需要通过参数k的指定来决定用于计算的局部网络规格大小；k为距离待计算节点跳数的最大值；步骤2：局部网络提取与节点间相互影响力计算；选择到待计算节点的跳数小于等于参数k的所有节点组成一个局部网络，然后再在局部网络中待计算节点的影响力；步骤3：单节点的重要性指标计算；待计算节点的重要性指标由局部网络中的其它节点对它的万有影响力的和来表示；步骤4：依据任务类型找到关键人物；如果需要影响力最高或者最低的m个人，通过使用最大堆或者最小堆保存计算结果的方式实现一边计算结果一边筛选关键人物；如果需要知道所有人的重要性排序就必须对所有人的重要性指标值进行排序，得到关键人物的标号之后，依据步骤1保存的标号与人物的对应关系找出对应的关键人物。