【技术实现步骤摘要】
一种重叠社区集合质量度量指标的计算方法及装置
本专利技术属于计算机
，尤其涉及一种重叠社区集合质量度量指标计算方法及装置。
技术介绍
一般情况下，社交网络图可以抽象为节点和边构成的集合，其中节点表示网络中的个体，而边表示个体与个体之间的某种关联关系。社交网络图具有社区结构，其中，社区是由网络图中紧密连接节点构成，社区之间则通过稀疏的节点进行连接。社区发现即为对一个网络进行社区结构的刻画和划分，社区发现的结果则被称为社区集合。若社区集合中的节点仅属于一个社区，则该社区集合则被称为非重叠社区集合，否则被称为重叠社区集合。需要理解的是，通过不同的社区发现算法产生的社区集合是不同的，获知某一算法得到的社区集合与标准社区集合之间相似性或差异性，可通过计算相应的社区集合质量度量指标进行度量。对于重叠社区集合，可以通过MeasuresbasedonMutualInformation(基于交互信息的度量)这类指标进行度量，在现有的算法中，仅能通过串行算法计算得到该类度量指标。但是随着经济的快速发展和互联网2.0的到来，网络规模不断的增长，社区集合的规模也随之增长，通过串行算...
【技术保护点】
1.一种重叠社区集合质量度量指标的计算方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、获取社区集合X＝{X1,X2,...XK}、Y＝{Y1,Y2,...YK'}，及包含社区集合X、Y中各社区的顶点集合V＝{v1,v2,...vn}；所述K、K'、n分别表示社区集合X、Y以及顶点集合V中的元素个数；步骤2、根据所述顶点集合V＝{v1,v2,...vn}中的每个顶点vi，分别遍历社区集合X＝{X1,X2,...XK}、Y＝{Y1,Y2,...YK'}中的各社区，记录各顶点vi在社区集合X、Y中所属社区的标签，得到标签集合ListXid[i]、ListYid[i]，i为大于0小于...
【技术特征摘要】
1.一种重叠社区集合质量度量指标的计算方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、获取社区集合X＝{X1,X2,...XK}、Y＝{Y1,Y2,...YK'}，及包含社区集合X、Y中各社区的顶点集合V＝{v1,v2,...vn}；所述K、K'、n分别表示社区集合X、Y以及顶点集合V中的元素个数；步骤2、根据所述顶点集合V＝{v1,v2,...vn}中的每个顶点vi，分别遍历社区集合X＝{X1,X2,...XK}、Y＝{Y1,Y2,...YK'}中的各社区，记录各顶点vi在社区集合X、Y中所属社区的标签，得到标签集合ListXid[i]、ListYid[i]，i为大于0小于n的整数；步骤3、根据DicList[i]＝ListXid[i]×ListYid[i]，构建对应于每个顶点vi的社区标签笛卡尔乘积数据集DicList[i]；步骤4、按照元素类型(key,value)，将各顶点vi对应的((DicList[i][j].1,0),DicList[i][j].2)、((DicList[i][j].2,1),DicList[i][j].1)元素添加至社区标签数据集合LidList，所述key为(key,value)类型的复合key；所述j为社区标签笛卡尔乘积数据集DicList[i]中元素的标签；步骤5、基于贪心算法和负载均衡，对所述社区标签数据集合LidList进行切分，并将切分得到的元素分发至多个进程；由各进程根据分发得到的元素进行运算处理，得到计算各指标的所需数值；步骤6、将所述各进程的所述各指标相关数值发送至单一进程，由所述单一进程进行运算，输出所述社区集合X、Y的度量指标。2.如权利要求1所述的重叠社区集合质量度量指标的计算方法，其特征在于，在步骤5中，所述基于贪心算法和负载均衡，对所述社区标签数据合LidList进行切分，并将切分得到的元素分发至多个进程的步骤包括：构建各进程对应的新建社区标签数据集合NewLidList；基于贪心算法和负载均衡，将所述社区标签数据集合LidList进行划分至各进程对应的新建社区标签数据集合NewLidList。3.如权利要求2所述的重叠社区集合质量度量指标的计算方法，其特征在于，在步骤5中，所述由各进程根据分发得到的元素进行运算处理，得到计算各指标的所需数值的步骤包括：将所述新建社区标签数据集合NewLidList中的各元素对key按字典序排序，并统计同一key中，不同value出现的次数；根据所述新建社区标签数据集合NewLidList中的元素以及所述元素个数进行运算...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯禹洪，吴远诗，佘松，罗秋明，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44
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