社交网络中重要节点排序方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及一种社交网络中重要节点排序方法、装置和计算机设备。所述方法包括：从数据源获取社交网络；采用混合度分解算法对社交网络进行分解，得到每个节点的剩余邻居数和已移除邻居数；根据剩余邻居数和所述已移除邻居数，确定节点的混合度；获取社交网络中每个节点的网络约束系数，根据网络约束系数和所述混合度，构建排序算法，根据排序算法，计算每个节点的排序数值，根据排序数值的大小对社交网络中的节点进行排序。采用本方法能够消除类核结构影响。构影响。构影响。

【技术实现步骤摘要】
社交网络中重要节点排序方法、装置和计算机设备


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种社交网络中重要节点排序方法、装置和计算机设备。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展，对于社交网络的分析有了更多的手段，一般而言，在进行社交网络分析时，会将社交网络看作一个节点网络，复杂社交网络对应一个复杂网络，重要节点是指相比网络其他节点而言，能够在更大程度上影响网络的结构与功能的一些特殊节点，重要节点一般数量非常少，但其影响却可以快速地波及到网络中大部分节点。
[0003]k
‑
shell分解算法将网络节点分配到不同的壳层，壳值最高的节点被认为是网络中最有影响力的节点。通过该方法，网络逐渐趋于核心的区域，越中心的核，连通性越强。混合度分解算法是k
‑
shell分解算法的一种改进，采用混合度分解算法可以很好地区分树形图以及BA网络中不同节点的传播能力，并且分层的层数大大增加(甚至可超过度中心性)，提高了节点传播能力的区分度，然而对于存在类核团结构的网络，混合度分解算法MDD同样会误认为类核团内的节本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种社交网络中重要节点排序方法，其特征在于，所述方法包括：从数据源获取社交网络；所述社交网络中包括：表示用户的节点，以及表示用户之间社交关系的连边；采用混合度分解算法对所述社交网络进行分解，得到每个节点的剩余邻居数和已移除邻居数；根据所述剩余邻居数和所述已移除邻居数，确定节点的混合度；获取所述社交网络中每个节点的网络约束系数，根据所述网络约束系数和所述混合度，构建排序算法；其中，所述排序算法的值随着所述混合度的增大而增大，随着所述网络约束系数的增大而非线性减小；根据所述排序算法，计算每个节点的排序数值，根据所述排序数值的大小对所述社交网络中的节点进行排序。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述剩余邻居数和所述已移除邻居数，确定节点的混合度，包括：根据所述剩余邻居数和所述已移除邻居数，确定节点的混合度为：其中，表示节点i的混合度，表示节点i的剩余邻居数，表示节点i的已移除邻居数，λ表示预设系数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述社交网络中每个节点的网络约束系数，根据所述网络约束系数和所述混合度，构建排序算法，包括：获取所述社交网络中每个节点的网络约束系数为：其中，C
i
表示节点i的网络约束系数，p
ij
表示节点i为维持与节点j的邻居关系所投入的精力占总精力的比例，p
iq
和p
qj
分别是节点i,j与共同邻居q维持关系投入的精力占其总精力的比例，其中，i到j有链接时z
ij
＝1,，i到j之间没有链接时z
ij
＝0；根据所述网络约束系数和所述混合度，构建排序算法为：其中，IMDD表示排序算法的值。4.一种社交网络中重要节点排序装置，其特征在于，所述装置包括：网络构建模块，用于从数据源获取社交网络；所述社交网络中包括：表示用户的节点，以及表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮逸润，汤俊，白亮，李浩，潘庆涛，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：