【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用户识别，尤其涉及一种社交网络中的关键用户识别方法及系统。
技术介绍
1、社交网络中的关键用户识别是图论与复杂网络研究的重要分支，其背景可追溯至社交网络的复杂结构特性与信息传播规律的探索。随着互联网技术的快速发展，社交网络已演化为包含数十亿节点的超大规模异构图结构，用户间通过复杂的关系网络形成信息传播、意见交换与行为影响的动态系统。在这一背景下，识别关键用户成为理解网络拓扑结构、优化信息传播效率及预测群体行为的核心问题。
2、现有技术多采用固定阈值或简单聚类算法划分社区，无法动态适应社交网络拓扑演变。当社区结构因用户行为变化或恶意干扰发生分裂或合并时，传统方法难以及时调整社区边界，导致关键角色的局部重要性被低估或误判。现有技术在计算节点重要性时，往往割裂社区间连接强度与桥接节点的作用，仅独立分析各社区内部指标。这使得跨社区传递信息或协调行动的关键节点难以被发现。
3、为了解决上述现有技术中的缺陷，本技术方案提出了一种社交网络中的关键用户识别方法及系统。
技术实现思路>
1、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种社交网络中的关键用户识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种社交网络中的关键用户识别方法，其特征在于，构建所述社交网络图模型的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种社交网络中的关键用户识别方法，其特征在于，计算所述基础中心性指标的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种社交网络中的关键用户识别方法，其特征在于，识别局部角色的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的一种社交网络中的关键用户识别方法，其特征在于，生成全局得分和局部得分的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的一种社交网络中的关...
【技术特征摘要】
1.一种社交网络中的关键用户识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种社交网络中的关键用户识别方法，其特征在于，构建所述社交网络图模型的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种社交网络中的关键用户识别方法，其特征在于，计算所述基础中心性指标的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种社交网络中的关键用户识别方法，其特征在于，识别局部角色的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的一种社交网络中的关键用户识别方法，其特征在于，生成全局得分和局部得分的步骤包括：
6.根据权利要求5所述的一种社交网络中的关键用户识别方法，其特征在于，筛选关键用户节点集的步骤包括：
7.根据权利要求1所述的一种社交网络中的关键用户识别方法，其特征在于，对所述关键用户节点集进行得分突变检测的步骤包括：
8.一种社交网络中的关键用户识别系统，其采用如权利要求1至7任意一项所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓亮，张鹏飞，丛嘉，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防大学政治学院，
类型：发明
国别省市：
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