一种基于社交网络有向图的社区发现方法技术
A community discovery method based on directed graph of social network
The invention relates to a community discovery method based on the social network directed graph. According to the different types of the triangle, the feature is extracted and quantized as the edge weight between points and points; then the directed graph is converted to an undirected graph directly, and the improved label propagation algorithm is used for community discovery. The invention can not only solve the problem that the traditional community discovery algorithm is not suitable for the directed graph in the social network, and can greatly improve the accuracy of the community division through the improvement of the algorithm.
【技术实现步骤摘要】
一种基于社交网络有向图的社区发现方法
本专利技术涉及社区发现的
，尤其涉及到一种基于社交网络有向图的社区发现方法。
技术介绍
随着微博、微信、Facebook等社交网络的普及，社交网络在用户互联网生活中占的比重越来越大。对社交网络产品运营者而言，通过用户画像提取用户特征，为用户提供个性化服务，是当前的热门话题。社区发现是目前用户画像中的一种重要特征提取方法。对用户的社交网络进行社区发现，划分出不同好友圈子，就可以知道用户的社交圈子。对用户所属圈子进行特征画像，又可以反过来反映出用户的社交属性，为用户画像提供特征支持。比如某个信息不全的用户，我们为其划分出同事、亲人、大学同学等圈子，其大学同学圈子全是名校毕业生，我们同样也可以推断出其是名校毕业生，而其同事圈子里的用户都是高收入的领域精英，我们可以推断出该用户也是高收入群体。而在微博这种靠相互关注形成的社交网络则更为复杂。如果我们把A关注B定义成A有一条指向B的有向边，按这种定义方式，A与B之间就可以形成三种可能的边，分别是A->B(A关注B)、A<-B(B关注A)以及A&l...
【技术保护点】
一种基于社交网络有向图的社区发现方法，其特征在于：根据三角形的不同类型，提取出其特征，并将其量化作为点与点之间的边权值；然后直接将有向无权图转化为无向有权图，再用改进的标签传播算法来进行社区发现。
【技术特征摘要】
1.一种基于社交网络有向图的社区发现方法，其特征在于：根据三角形的不同类型，提取出其特征，并将其量化作为点与点之间的边权值；然后直接将有向无权图转化为无向有权图，再用改进的标签传播算法来进行社区发现。2.根据权利要求1所述的一种基于社交网络有向图的社区发现方法，其特征在于：具体步骤如下：S1、统计网络中的三角形；S2、计算边权值；S3、进行加权的标签传播算法。3.根据权利要求2所述的一种基于社交网络有向图的社区发现方法，其特征在于：所述步骤S1统计网络中的三角形的具体步骤为：遍历每条边ei，j，统计包含该边的三角形总数ti，j；然后分别统计包含该边的T2，T3，T4、T5及T6三角形分别的数目4.根据权利要求2所述的一种基于社交网络有向图的社区发现方法，其特征在于：所述步骤S2计算边权值的具体步骤如下：S21、根据三角形含双向边的数目，对三角形进行分类；S22、对三角形类型重要性进行排序；S23、根据三角形总数，求出重要三角形的占比：S24、采用sigmoid函数对占比进行归一化，公式如下：S25、将全部有向边变成无向边，s(ei，j)作为边ei，j的权值，若s(ei，j)为0则取消该边。5.根据权利要求4所述的一种基于社交网络有向图的社区发现方法，其特征在于：所述步骤S22对三角形类型重要性进行排序中，重要性通过多项式对三角形进行非线性求和得到，重要性越高的类，次数越高；公式如下：其中，α，β，γ为可调节参数。6.根据权利要求2...
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