用于网络社区的检测方法技术

本发明专利技术实施例公开了一种用于网络社区的检测方法，该方法包括下列步骤：先获取预设网络中所有节点的极限派系，并构建第一极限派系集合；再将所述第一极限派系集合中的派系按照节点数量从大到小进行排序；选择前

【技术实现步骤摘要】
用于网络社区的检测方法、系统、存储介质及设备


[0001]本专利技术涉及网络分析
，尤其涉及用于网络社区的检测方法
、
系统
、
存储介质及设备
。

技术介绍

[0002]针对网络的分析已成为最重要的交叉型研究领域之一，当前网络研究中的一个热点围绕社区结构展开，社区这一概念的原始定义是有相同特点或者兴趣爱好的一类人组成的团体，当开始将网络结构作为反映真实世界复杂系统的模型，社区的概念已经不仅仅局限于人类关系，逐步扩展到了各种各样的网络中，社区发现的任务就是识别检测出网络中由节点组成的一系列群体，这些群体内部节点之间联系紧密，而群体之间的节点连接则相对稀疏，而这些群体我们称之为社区
。
[0003]网络分为无权网络和有权网络两种，无权网络中节点和节点之间的关系有无关系和有关系两种状态，而有权网络的权值则代表了节点之间相互作用的强度，网络蕴含的信息也更加丰富，现实社会中存在许多无权网络和有权网络的实例，相应地也诞生了许多处理无权网络和有权网络的社区发现算法
。
[0004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于网络社区的检测方法，其特征在于，所述方法包括下列步骤：获取预设网络中所有节点的极限派系，并构建第一极限派系集合；将所述第一极限派系集合中的派系按照节点数量从大到小进行排序；选择前
K
个派系作为
K
个网络社区，其中
K
为预设的社区数量；在剩余
N
‑
K
个派系中，获取前
K
个派系中不存在的节点，判断所述节点所在派系与前
K
个派系的公共点数量，确定网络社区，其中
N
为第一极限派系集合中派系的数量
。2.
根据权利要求1所述的用于网络社区的检测方法，其特征在于，所述在剩余
N
‑
K
个派系中，获取前
K
个派系中不存在的节点，判断所述节点所在派系与前
K
个派系的公共点数量，确定网络社区，其中
N
为第一极限派系集合中派系的数量，具体包括：若所述节点所在派系与第
i
个派系的公共点数量最多，则判定所述节点所在派系与第
i
个派系为同一网络社区
。3.
根据权利要求2所述的用于网络社区的检测方法，其特征在于，所述若所述节点所在派系与第
i
个派系的公共点数量最多，则判定所述节点所在派系与第
i
个派系为同一网络社区之后，还包括：若与所述节点所在派系的公共点数量相同的派系存在若干个时，则随机将所述节点所在派系与和任一一个与其公共点数量相同的派系判定为同一网络社区
。4.
根据权利要求3所述的用于网络社区的检测方法，其特征在于，所述获取预设网络中所有节点的极限派系，并构建第一极限派系集合之后，还包括：获取所述第一极限派系集合中节点数量为2的派系，并构建第一派系集合；若所述第一派系集合中任意若干组派系之间存在公共节点，将所述若干组派系进行合并，形成一个新节点；根据所述新节点和第一派系集合中未构成新节点的其他节点确定第一网络；获取第一网络中所有节点的极限派系，并构建第二极限派系集合；获取所述第二极限派系集合中节点数量为2的派系，并构建第二派系集合；若所述第二派系集合中任意若干组派系之间存在公共节点，将所述任意若干组派系的所有节点构成一个新节点，若不存在公共节点，将当前派系中的两个节点构成一个新节点，重复判断第一网络的中所有节点的极限派系大小，直至所有节点的极限派系大小大于2；获取第一网络中所有节点的极限派系，并构建第三极限派系集合；将所述第三极限派系集合中的派系按照节点数量从大到小进行排序；选择前
K
个派系作为
K
个网络社区，其中
K
为预设的社区数量；在剩余
N
‑
K
个派系中，获取前
K
个派系中不存在的节点，判断所述节点所在派系与前
K
个派系的公共点数量，确定网络社区，其中
N
为第一极限派系集合中派系的数量派系数量
。5.
根据权利要求4所述的用于网络社区的检测方法，其特征在于，所述若所述第一派系集合中任意若干组派系之间存在公共节点，将所述若干组派...

【专利技术属性】
技术研发人员：李杰，杨莉，于虹，尹春林，朱华，潘侃，苏蒙，黄翔，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：