【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机软件
，特别是，通过对网络中节点及链接属性的分析实现对复杂网络中节点的网络社区划分。
技术介绍
网络结构广泛存在于自然界和现实生活中，如通讯网络、交通网络、电力网络、航空网络、食物链网络及蛋白质交互网络等，虽然上述网络结构来自于不同领域， 具有不同背景，但具有相似的结构特征，如网络的“无尺度特性(Power-Law) ”、“小世界特性(Small-World) ”、“高聚集系数(High Clustering Coeff icient) ”、“ 自相似性 (Self-Similarity) ”等；同时，网络连接结构可能会随时间而不断变化,且连接间可能具有不同的权重或方向。现实社会中人也不是孤立的，人与人之间的亲戚关系、朋友关系、上下级关系、同时关系等不同的社会交互构成了一种重要的社会关系网络，简称社会网络。社会网络具有广泛的应用价值，目前已被引入各种领域，如广告传播与市场营销、计算机病毒与犯罪网络及IT与通信行业等。由于社会网络中含有众多个体及个体间的关联信息，具有重要的研究 与分析价值，因而社会网络分析成为数据挖掘的一个重要分支，如何...
【技术保护点】
一种网络中基于节点相似度的网络社区划分方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，从网络中的用户配制文件和用户日志文件中抽取用户对于网络社区划分的偏好信息；步骤2，从网络中的用户配置文件中获取数据集，所述数据集包含所有节点的属性值及节点之间的链接属性值；设定节点总属性权重与链接属性权重取值集合，节点总属性权重值的取值集合为{0.0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0}，链接属性权重值的取值集合为{0.0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0}；初始状态下，节点总属性权重值为0.5，链接属性权重...
【技术特征摘要】
1.一种网络中基于节点相似度的网络社区划分方法，其特征在于，包括以下步骤 步骤1，从网络中的用户配制文件和用户日志文件中抽取用户对于网络社区划分的偏好息; 步骤2，从网络中的用户配置文件中获取数据集，所述数据集包含所有节点的属性值及节点之间的链接属性值；设定节点总属性权重与链接属性权重取值集合，节点总属性权重值巧,-的取值集合为{0. 0，0.1, 0. 2，0. 3，0. 4，0. 5，0. 6，0. 7，0. 8，0. 9，1. 0}，链接属性权重值wVf 的取值集合为{0. 0，0.1, 0. 2，0. 3，0. 4，0. 5，0. 6，0. 7，0. 8，0. 9，1. 0};初始状态下，节点总属性权重值％、'为0. 5，链接属性权重值⑷^为0. 5 ;根据节点属性数量，设定节点属性权重值的集合，每个节点属性权重值为0.1的整数倍，且所有节点属性权重值之和为1，初始状态下，每个节点属性权重值相等； 步骤3，以每个节点为一个网络社区，计算不同网络社区间的相似度，并将网络社区对按照相似度生成最大堆，选择具有最大相似度的节点对进行合并，得到新网络社区；计算新网络社区与其它网络社区间的相似度，插入至最大堆，并从最大堆中删除被合并网络社区的对应记录； 步骤4，计算网络社区划分的模块度Q值；重复步骤3直至所有节点都被合并至同一网络社区中，找出模块度Q值极值点； 步骤5，根据步骤2中的节点属性权重值的集合，修改节点属性权重值，重复步骤3 步骤4，直至遍历所有节点属性权重值；汇总模块度Q值极值点处的网络社区划分，并将网络社区划分方案按照Q值极值大小排列； 步骤6，根据步骤2中的节点总属性权重值的集合与链接属性权重值的集合修改节点总属性权重值wW.与链接属性权重值力￡ ,重复步骤3 步骤5，直至遍历所有节点总属性权重值与链接属性权重值；汇总所得模块度Q值极值点处的网络社区划分，将网络社区划分方案按照Q值极值大小排列输出。2.根据权利要求1所属的一种基于节点相似度的网络社区划分方法，其特征在于，步骤I中，用...
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