[发明专利]动态社交网络中基于联盟形成博弈的社区检测方法

摘要

本发明公开了一种动态社交网络中基于联盟形成博弈的社区检测方法，具体按照以下步骤进行：采用基于模块度的社区检测方法对初始社区结构进行检测，得到初始社区结构Γ；将相邻网络快照上网络社区结构的演变分解为增加节点、增加连边、删除节点或删除连边；计算t时刻的社区结构增加节点、增加连边、删除节点或删除连边后，t+1时刻所有可能形成的社区结构的收益，确定收益最大的社区结构为实际演变后t+1时刻的社区结构，如此对初始社区结构Γ进行动态局部调整，得到实际演变后的社区结构Γ'；本发明不需要在每个网络快照上应用静态社区检测方法在整个网络中检测社区结构，从而能够在大规模社交网络中快速检测社区。

主权项

一种动态社交网络中基于联盟形成博弈的社区检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤进行：步骤1，采用基于模块度的社区检测方法对初始社区结构进行检测，得到初始社区结构Γ；步骤2，将相邻网络快照上网络社区结构的演变分解为增加节点、增加连边、删除节点或删除连边；步骤3，计算t时刻的社区结构增加节点、增加连边、删除节点或删除连边后，t+1时刻所有可能形成的社区结构的收益，确定收益最大的社区结构为实际演变后t+1时刻的社区结构，如此对初始社区结构Γ进行动态局部调整，得到实际演变后的社区结构Γ'；社区结构Γ的收益v(Γ)的计算方法：社交网络表示为一个无向图G＝(N，E),其中：N＝{v1,v2,...,vn}为节点的集合，表示社交网络中的用户，n为整个社交网络中用户的数量；E＝{e1,e2,...,em}为连边的集合，表示社交网络中用户之间的联系，m为边的数量；A＝(aij)n×n，i,j∈N是社交网络的邻接矩阵，如果用户i和用户j之间存在联系，则aij＝1，否则，aij＝0；x∈N，d(x)表示节点x的度数；Γ＝{S1,S2,...,Sk}表示社交网络中的社区结构，k表示社区个数，其中，Si表示一个社区，e(S)表示社区S内部的所有用户之间的边的数量，d(S)表示社区S中的所有用户的度数之和；社区S的收益v(S)的计算公式见式(1)，社区结构Γ的收益v(Γ)的计算公式见式(2)，v(S)=2e(S)d(S)-α(d(S)2βm)2---(1)]]>v(Γ)=ΣSi∈Γv(Si)---(2)]]>其中，α∈[0,1]，β∈(0,1]。