【技术实现步骤摘要】
一种网络特征社区查找方法
本专利技术属于网络社区构建
技术介绍
在网络相关研究工作中，社区(community)的概念持续受到人们的关注。由大量节点和节点间的连接关系构成的网络结构广泛存在于计算机科学、生物学和社会学等领域，例如以网页为节点、以网页间的链接为边组成的万维网和以人为节点、以人际间关系为边建立的社会网等。一般而言，社区是指内部节点间联系较内部与外部节点间联系更为紧密的子网络，发现网络中的各种社区结构(如社区发现和社区搜索)有助于进行好友推荐、犯罪团伙识别以及蛋白质功能预测，同时能够有效支持网络中传播热点选择和介数中心度更新。不同于社区发现(communitydetection)，社区搜索(communitysearch)旨在寻找包含给定节点集的社区，能够快速获取个性化的社区信息，即给定一个或多个节点，寻找包含它们的社区。但是真实世界的各类网络结构中每一个节点并非毫无意义，它们也存在相关特征属性，如Facebook社交网络中，以每一个用户为节点，以人际关系为边构建的社交网络中，每个用户个体都有各自...
【技术保护点】
1.一种网络特征社区查找方法，其特征在于，该方法的具体步骤为：/n步骤一、根据真实的社区的内部结构特征，建立社区节点的内部连结密度评估函数；/n步骤二、根据真实的社区的外部结构特征，建立社区节点的外部连结密度评估函数；/n步骤三、对待搜索的网络社区的属性和给定属性之间的相关度进行量化，建立网络社区的属性相关性评估函数；/n步骤四、对社区节点的内部连结密度评估函数、社区节点的外部连结密度评估函数和量化的待搜索的网络社区的属性和给定属性相关度的函数进行融合，获取函数RACSF(S，Wq)；/n步骤五、利用NSS节点选择策略和弹性ISC循环终止条件对RACSF(S，Wq)函数进行...
【技术特征摘要】
1.一种网络特征社区查找方法，其特征在于，该方法的具体步骤为：
步骤一、根据真实的社区的内部结构特征，建立社区节点的内部连结密度评估函数；
步骤二、根据真实的社区的外部结构特征，建立社区节点的外部连结密度评估函数；
步骤三、对待搜索的网络社区的属性和给定属性之间的相关度进行量化，建立网络社区的属性相关性评估函数；
步骤四、对社区节点的内部连结密度评估函数、社区节点的外部连结密度评估函数和量化的待搜索的网络社区的属性和给定属性相关度的函数进行融合，获取函数RACSF(S，Wq)；
步骤五、利用NSS节点选择策略和弹性ISC循环终止条件对RACSF(S，Wq)函数进行优化，获取目标社区结构的最优解为最终查找的特征社区。
2.根据权利要求1所述一种网络特征社区查找方法，其特征在于，步骤一所述的建立社区节点的内部连结密度评估函数的具体方法为：
利用DensityB(S)函数：
构建内部连结密度评估函数Inner(S)：
其中，S是G中的一组节点，G(V，E)是一个无向图，DensityB(S)的范围为[0，nS-1]，v为图G(V，E)中的一个节点，AvgDeg(S)是节点集合S的平均度，mS为节点集合S中边的个数，mS＝|(u,v)∈E:u∈S,v∈S|，nS为节点集合S中节点的个数，nS＝|S|；d(v,S)为节点v在节点集合S中的内部连接边数，d(v,S)＝|(u,v)∈E:u∈S|；d2(v,S)是d(v,S)的2次方。
3.根据权利要求1所述一种网络特征社区查找方法，其特征在于，步骤二中所述建立社区节点的外部连结密度评估函数的具体为：
外部连结密度评估函数Average-ODF(S)：
其中，D(u)是节点u的度，D(u)＝|(u,v)∈E|。
4.根据权利要求1所述一种网络特征社区查找方法，其特征在于，步骤三所述对待搜索社区的属性和...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宏志，王春楠，陈含笑，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙;23
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