【技术实现步骤摘要】
社团发现方法、服务器、终端装置和系统
本专利技术涉及网络结构检测
，具体地涉及一种能够更精准且更稳定地发现层次性的社区结构的方法及其相关的服务器，终端装置，系统，计算设备和存储介质。
技术介绍
随着以互联网为主的社交网络的蓬勃发展和广泛应用，越来越多的人利用社交网络进行信息交流活动。例如，在2017年第三季度世界上最大的社交网站Facebook的月活跃用户已经突破20亿。对这种大型的复杂社会网络进行深入的研究，不仅在网络安全方面具有实际的指导价值，而且在计算机科学，社会学，生物学等领域都具有重要的研究意义。社区结构是社会网络中的最重要的结构特征。近年来，大量的研究人员使用各种理论和方法来进行社区结构的检测。目前为止，比较核心的社团发现方法包括(i)图分割方法，例如，K-L(Kernighan-Lin)算法，GN(Girvan-Newman)算法；(ii)模块度优化方法，例如，FastNewman算法，Louvain算法，SimulatedAnnealing算法；(iii)标签传播方法，例如，LabelpropagationAlogorithm算法，Hubs-...
【技术保护点】
1.一种社团发现方法，其特征在于，所述社团发现方法包括：基于预先构建的对象数据的亲密关系，计算对象之间的亲密度分值；以所计算出的亲密度分值作为权重来调用社团发现算法；输出通过社团发现算法得到的社团发现结果。
【技术特征摘要】
1.一种社团发现方法，其特征在于，所述社团发现方法包括：基于预先构建的对象数据的亲密关系，计算对象之间的亲密度分值；以所计算出的亲密度分值作为权重来调用社团发现算法；输出通过社团发现算法得到的社团发现结果。2.根据权利要求1所述的社团发现方法，其特征在于，计算对象之间的亲密度分值包括：在给定两个对象及其所有的一度关系和/或二度关系的情况下，通过累计积分计算得到所述两个对象之间的亲密度分值。3.根据权利要求1所述的社团发现方法，其特征在于，计算对象之间的亲密度分值包括：在给定两个对象及其所有的静态关系和/或动态关系的情况下，通过累计积分计算得到所述两个对象之间的亲密度分值。4.根据权利要求1所述的社团发现方法，其特征在于，计算对象之间的亲密度分值包括：在给定两个对象及其所有二度间接关系和一度静态关系的情况下，通过累计积分计算得到所述两个对象之间的亲密度分值。5.根据权利要求4所述的社团发现方法，其特征在于，计算对象之间的亲密度分值包括如下步骤：a)根据给定的时间范围，计算所述两个对象之间的所有二度间接关系，并按类型统计每类关系的发生次数；b)根据所述给定的时间范围，查询与所述两个对象关联的所有需要计算亲密度的一度静态关系；c)综合步骤a)和b)的结果，然后根据每个关系发生的次数和类型，从积分规则查找表中，获取对应的亲密度分值，然后通过累加所有关系的亲密度分值来得到所述两个对象之间的亲密度。6.根据权利要求1至5中的任一项所述的社团发现方法，其特征在于，所述社团发现算法是FastUnfolding算法。7.一种用于社团发现的服务器，其特征在于，所述服务器包括：亲密度分值计算装置，用于基于预先构建的对象数据的亲密关系，计算对象之间的亲密度分值；社团发现算法调用装置，用于以所计算出的亲密度分值作为权重来调用社团发现算法；社团发现结果输出装置，用于输出通过社团发现算法得到的社团发现结果。8.根据权利要求7所述的服务器，其特征在于，所述亲密度分值计算装置包括累计积分单元，用于在给定两个对象及其所有的一度关系和/或二度关系的情况下通过累计积分计算得到所述两个对象之间的亲密度分值。9.根据权利要求7所述的服务器，其特征在于，所述亲密度分值计算装置包括累计积分单元，用于在给定两个对象及其所有的静态关系和/或动态关系的情况下通过累计积分计算得到所述两个对象之间的亲密度分值。10.根据权利要求7所述的服务器，其特征在于，所述亲密度分值计算装置包括累计积分单元，用于在给定两个对象及其所有二度间接关系和一度静态关系的情况下通过累...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏鹏，
申请(专利权)人：杭州橙鹰数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33
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