本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)通信領(lǐng)域，特別涉及一種動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法及裝置。

背景技術(shù)：

網(wǎng)絡(luò)可以抽象為，由節(jié)點(diǎn)和邊構(gòu)成的集合，節(jié)點(diǎn)是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體，邊則是個(gè)體與個(gè)體之間的某種聯(lián)系關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)具有一種社區(qū)特性，即網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)內(nèi)部點(diǎn)與點(diǎn)之間的聯(lián)系緊密程度較高，而該結(jié)構(gòu)與其外部相鄰節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系比較松散。社區(qū)發(fā)現(xiàn)就是找出網(wǎng)絡(luò)中這些內(nèi)部聯(lián)系緊密的子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術(shù)有很多重要的作用，比如能用在推薦系統(tǒng)中，找出具有相同興趣愛好的人，并推薦他們可能感興趣的產(chǎn)品。

近年來(lái)，隨著動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)重要性的日益凸顯，針對(duì)例如Email網(wǎng)絡(luò)，社交網(wǎng)絡(luò)等動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法研究日漸增多。然而目前大部分的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法依賴于人為輸入輔助參數(shù)，例如輸入社區(qū)數(shù)、閾值信息或者其他距離參數(shù)等來(lái)控制網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的發(fā)現(xiàn)。比如，經(jīng)典的k-means(K均值算法)算法，該算法要求事先指定分組數(shù)目；Canopy(基于距離的聚類算法)算法要求輸入距離參數(shù)T1，T2；針對(duì)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的算法如HOCtracker(核心節(jié)點(diǎn)跟蹤聚類算法)，該算法按照一定規(guī)則將核心節(jié)點(diǎn)所在的社區(qū)進(jìn)行合并或者分裂，而衡量核心節(jié)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)的參數(shù)η∈(0,1)要求事先輸入。

人為輸入的輔助參數(shù)在很大程度上影響甚至決定最終的社區(qū)分組，初始輸入的輔助參數(shù)不同使相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，經(jīng)過計(jì)算會(huì)得到不同的社區(qū)發(fā)現(xiàn)結(jié)果。這種方法對(duì)輸入的輔助參數(shù)敏感，客觀性較差，不能廣泛應(yīng)用于所有的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的方法和裝置，在進(jìn)行動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)時(shí)不需要人為的輸入輔助參數(shù)，不存在對(duì)輸入的輔助參數(shù)敏感的問題，并且動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法具有客觀性較好，可廣泛地應(yīng)用于所有的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明實(shí)施例公開一種動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法，包括如下步驟：

獲取初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、第一相似度集合及第一概率參數(shù)，其中，所述初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：多個(gè)第一節(jié)點(diǎn)、第一節(jié)點(diǎn)之間的邊，以及所述第一節(jié)點(diǎn)之間的邊對(duì)應(yīng)的第一權(quán)值，所述第一相似度集合為所述每條邊兩端的兩個(gè)第一節(jié)點(diǎn)的相似度所組成的集合；

獲取所述初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中，所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：多個(gè)第二節(jié)點(diǎn)、第二節(jié)點(diǎn)之間的邊，以及所述第二節(jié)點(diǎn)之間的邊對(duì)應(yīng)的第二權(quán)值；

比較所述多個(gè)第一節(jié)點(diǎn)與所述多個(gè)第二節(jié)點(diǎn)，并比較所述第一節(jié)點(diǎn)之間的邊及所述第二節(jié)點(diǎn)之間的邊，確定所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的變化節(jié)點(diǎn)集合；

根據(jù)所述第二權(quán)值，通過第一預(yù)設(shè)公式，分別計(jì)算所述變化節(jié)點(diǎn)集合中每個(gè)變化節(jié)點(diǎn)、與每個(gè)變化節(jié)點(diǎn)連接的鄰居節(jié)點(diǎn)的相似度，得到所有變化節(jié)點(diǎn)與所述變化節(jié)點(diǎn)連接的鄰居節(jié)點(diǎn)的相似度組成的第二相似度集合，其中，所述每個(gè)變化節(jié)點(diǎn)分別連接多個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)；

根據(jù)所述第二相似度集合以及所述第一概率參數(shù)，通過第二概率參數(shù)公式，得到第二概率參數(shù)；

根據(jù)所述第二概率參數(shù)和所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的第三相似度集合，通過第二預(yù)設(shè)公式，確定所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)屬于同一社區(qū)的第一概率，其中，所述第三相似度集合包括：所述第二相似度集合及除所述第二相似度集合以外的其他第二節(jié)點(diǎn)的相似度；

比較每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度與所述每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度對(duì)應(yīng)的第一概率，將所述每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度大于或等于所述對(duì)應(yīng)的第一概率的邊、兩端的第二節(jié)點(diǎn)劃分為同一社區(qū)，遍歷所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的所有邊，發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

本發(fā)明實(shí)施例公開一種動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)裝置，包括：

初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)獲取模塊，用于獲取初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、第一相似度集合及第一概率參數(shù)，其中，所述初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：多個(gè)第一節(jié)點(diǎn)、第一節(jié)點(diǎn)之間的邊，以及所述第一節(jié)點(diǎn)之間的邊對(duì)應(yīng)的第一權(quán)值，所述第一相似度集合為所述每條邊兩端的第一節(jié)點(diǎn)的相似度所組成的集合；

動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)獲取模塊，用于獲取所述初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中，所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：多個(gè)第二節(jié)點(diǎn)、第二節(jié)點(diǎn)之間的邊，以及所述第二節(jié)點(diǎn)之間的邊對(duì)應(yīng)的第二權(quán)值；

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較模塊，用于比較所述多個(gè)第一節(jié)點(diǎn)與所述多個(gè)第二節(jié)點(diǎn)，并比較所述第一節(jié)點(diǎn)之間的邊及所述第二節(jié)點(diǎn)之間的邊，確定所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的變化節(jié)點(diǎn)集合；

第一相似度獲取模塊，用于根據(jù)所述第二權(quán)值，通過第一預(yù)設(shè)公式，分別計(jì)算所述變化節(jié)點(diǎn)集合中每個(gè)變化節(jié)點(diǎn)、與每個(gè)變化節(jié)點(diǎn)連接的鄰居節(jié)點(diǎn)的相似度，得到所有變化節(jié)點(diǎn)與所述變化節(jié)點(diǎn)連接的鄰居節(jié)點(diǎn)的相似度組成的第二相似度集合，其中，所述每個(gè)變化節(jié)點(diǎn)分別連接多個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)；

第一概率參數(shù)獲取模塊，用于根據(jù)所述第二相似度集合以及第一概率參數(shù)，通過第二概率參數(shù)公式，得到第二概率參數(shù)；

第一概率獲取模塊，用于根據(jù)所述第二概率參數(shù)和所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的第三相似度集合，通過第二預(yù)設(shè)公式，確定所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)屬于同一社區(qū)的第一概率，其中，所述第三相似度集合包括：所述第二相似度集合及除所述第二相似度集合以外的其他第二節(jié)點(diǎn)的相似度；

動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)模塊，用于比較每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度與所述每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度對(duì)應(yīng)的第一概率，將所述每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度大于或等于所述對(duì)應(yīng)的第一概率的邊、兩端的第二節(jié)點(diǎn)劃分為同一社區(qū)，遍歷所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的所有邊，發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

由上述發(fā)明實(shí)施例可見，基于相似度算法來(lái)進(jìn)行動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)，整個(gè)過程中獲得的初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的必要數(shù)據(jù)，并不是輔助參數(shù)。所以在整個(gè)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)不需要人為輸入輔助參數(shù)，使得動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法具有較好的客觀性?？梢詮V泛的應(yīng)用于所有的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。

當(dāng)然，實(shí)施本發(fā)明的任一產(chǎn)品或方法必不一定需要同時(shí)達(dá)到以上所述的所有優(yōu)點(diǎn)。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法的一種流程圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的第二概率參數(shù)計(jì)算方法的一種流程圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的相似度計(jì)算過程的一種流程圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的邊對(duì)應(yīng)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)及其相鄰節(jié)點(diǎn)關(guān)系示意圖；

圖5是本發(fā)明實(shí)施例提供的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法的另一種流程圖；

圖6是本發(fā)明實(shí)施例提供的發(fā)現(xiàn)初始網(wǎng)絡(luò)社區(qū)方法的一種流程圖；

圖7是本發(fā)明實(shí)施例提供的跟蹤動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)方法的一種流程圖；

圖8是本發(fā)明實(shí)施例提供的發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)裝置的結(jié)構(gòu)圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的方法及裝置。該發(fā)明實(shí)施例通過獲得的初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，獲取初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每條邊對(duì)應(yīng)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的相似度，然后基于相似度結(jié)果，獲得兩個(gè)節(jié)點(diǎn)屬于同一個(gè)社區(qū)的第二概率，最后將相似度大于第二概率的邊所連接的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)劃分到同一個(gè)社區(qū)。當(dāng)初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)生動(dòng)態(tài)變化后，重新獲得變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行對(duì)比得到變化節(jié)點(diǎn)集合，對(duì)變化節(jié)點(diǎn)集合中的每個(gè)點(diǎn)，重新計(jì)算變化節(jié)點(diǎn)集合中的每個(gè)點(diǎn)與相連的鄰居節(jié)點(diǎn)相似度，依據(jù)重新計(jì)算的相似度和第一概率，將相似度大于第一概率的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)劃分到同一個(gè)社區(qū)，更新社區(qū)劃分的結(jié)果，從而發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

下面通過具體實(shí)施列，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

如圖1，圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法的一種流程圖；

步驟101，獲取初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、第一相似度集合及第一概率參數(shù)，其中，初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：多個(gè)第一節(jié)點(diǎn)、第一節(jié)點(diǎn)之間的邊，以及第一節(jié)點(diǎn)之間的邊對(duì)應(yīng)的第一權(quán)值，第一相似度集合為每條邊兩端的兩個(gè)第一節(jié)點(diǎn)的相似度所組成的集合。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是由節(jié)點(diǎn)以及節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系構(gòu)成。節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系定義為邊。初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的節(jié)點(diǎn)為第一節(jié)點(diǎn)，第一節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系為第一節(jié)點(diǎn)之間的邊。

根據(jù)邊是否有方向，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以分為有向或者無(wú)向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。根據(jù)邊上是否有權(quán)值，可以分為有權(quán)或者無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

用G＝(V,E,W)為一個(gè)無(wú)向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中，V和E分別為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)之間的邊的集合，W為對(duì)應(yīng)的邊的權(quán)值集合。i,j∈V代表節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j屬于本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的節(jié)點(diǎn)集合，e_i,j代表節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的邊，e_i,j∈E為邊e_i,j屬于本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的邊集合，w(i,j)代表邊e_i,j的權(quán)值。

本發(fā)明實(shí)施例中采用無(wú)向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)作為實(shí)例來(lái)說(shuō)明本發(fā)明中的方法，但是本發(fā)明的適用范圍不僅限于無(wú)權(quán)有向網(wǎng)絡(luò)。

對(duì)于無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)，W集合本身為空，可以通過指定默認(rèn)權(quán)值或者設(shè)定權(quán)值的方式給每條邊賦權(quán)值。

對(duì)于有向網(wǎng)絡(luò)，可以轉(zhuǎn)換成無(wú)向圖。對(duì)只有單向連接的節(jié)點(diǎn)之間的邊，例如，節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間存在節(jié)點(diǎn)i指向節(jié)點(diǎn)j的邊，且不存在節(jié)點(diǎn)j指向節(jié)點(diǎn)i的邊，則將節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的邊直接轉(zhuǎn)換成一條無(wú)向的邊；對(duì)于雙向連接的節(jié)點(diǎn)之間的邊，例如，節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間存在節(jié)點(diǎn)i指向節(jié)點(diǎn)j的邊，且存在節(jié)點(diǎn)j指向節(jié)點(diǎn)i的邊，則用一條無(wú)向的邊取代節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的兩條邊。

當(dāng)?shù)谝淮潍@得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，認(rèn)為獲得的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，初始時(shí)間為t，設(shè)為G^(t)＝(V^(t),E^(t),W^(t))。V^(t)和E^(t)分別為t時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的第一節(jié)點(diǎn)和第一節(jié)點(diǎn)之間的邊的集合。所述獲得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以是用戶輸入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，也可以通過其他方法獲得。

經(jīng)過對(duì)初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行初始網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)，獲得第一相似度集合，以及第一概率參數(shù)。

通過該步驟可以完成對(duì)初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)，為動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。

需要說(shuō)明的是，本發(fā)明實(shí)施例中所述的初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不僅可以是沒有進(jìn)行過網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，也可以是已經(jīng)按發(fā)明實(shí)施例中的方法進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，所以，不失一般性的，可以將初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解釋為上一時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。當(dāng)然，當(dāng)初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是已經(jīng)經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，在本步驟中，不需要再次對(duì)其進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)，并直接獲得第一相似度集合，以及第一概率參數(shù)。

由于所獲得的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以無(wú)向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)，也可以為無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)和有向網(wǎng)絡(luò)，所以本發(fā)明實(shí)施例可以廣泛的應(yīng)用于各種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

步驟102，獲取初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中，變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：多個(gè)第二節(jié)點(diǎn)、第二節(jié)點(diǎn)之間的邊，以及第二節(jié)點(diǎn)之間的邊對(duì)應(yīng)的第二權(quán)值。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)隨時(shí)間發(fā)生變化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)稱為動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在每一個(gè)時(shí)間點(diǎn)上是一個(gè)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。使用G^(t+1)＝(V^(t+1),E^(t+1),W^(t+1))表示動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，(t+1)為時(shí)間，G^(t+1)＝(V^(t+1),E^(t+1),W^(t+1))表示在t+1時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，V^(t+1)和E^(t+1)分別為t+1時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的第二節(jié)點(diǎn)和第二節(jié)點(diǎn)之間的邊的集合，W^(t+1)為對(duì)應(yīng)的邊的當(dāng)前時(shí)刻的權(quán)值集合。

需要說(shuō)明的是，初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為上一時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，本步驟中變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即作為當(dāng)前時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

步驟103，比較多個(gè)第一節(jié)點(diǎn)與多個(gè)第二節(jié)點(diǎn)，并比較第一節(jié)點(diǎn)之間的邊及第二節(jié)點(diǎn)之間的邊，確定變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的變化節(jié)點(diǎn)集合。

對(duì)比上一時(shí)刻t的初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t)和當(dāng)前時(shí)刻t+1的變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t+1)，將連接關(guān)系發(fā)生改變的節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)于變化節(jié)點(diǎn)集合，作為變化節(jié)點(diǎn)。

其中，連接關(guān)系變化的情況是包括增加邊和刪除已有邊，其中增加邊包括以下三種情況。

第一種情況，增加的邊連接的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)均在上一時(shí)刻存在，即k^(t),l^(t)∈V^(t)且在t+1時(shí)刻，k^(t),l^(t)相應(yīng)變?yōu)閗^(t+1),l^(t+1)，且k^(t+1),l^(t+1)增加連邊

第二種情況，增加的邊連接的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)中有一個(gè)節(jié)點(diǎn)上一時(shí)刻存在，不失一般性，設(shè)k^(t)∈V^(t)且顯而易見的k^(t),l^(t)之間不存在連邊，在t+1時(shí)刻，k^(t)相應(yīng)變?yōu)閗^(t+1)，同時(shí)增加新節(jié)點(diǎn)l^(t+1)，并且增加邊連接節(jié)點(diǎn)k^(t+1),l^(t+1)。

第三種情況，增加的邊連接的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)均為當(dāng)前時(shí)刻新加入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)，即k^(t),在t+1時(shí)刻，新增節(jié)點(diǎn)k^(t+1),l^(t+1)，且k^(t+1),l^(t+1)之間存在連邊

刪除邊的情況下，兩個(gè)節(jié)點(diǎn)都應(yīng)該為網(wǎng)絡(luò)中已存在的節(jié)點(diǎn)，即k^(t),l^(t)∈V^(t)且在t+1時(shí)刻，k^(t),l^(t)相應(yīng)變?yōu)閗^(t+1),l^(t+1)，且刪除k^(t+1),l^(t+1)之間的連邊

在上述情況中，涉及到邊兩端的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)k^(t+1),l^(t+1)均要存儲(chǔ)于變化節(jié)點(diǎn)集S^(t+1)，稱為變化節(jié)點(diǎn)。

需要說(shuō)明的是，k^(t+1),l^(t+1)只是舉例說(shuō)明，代表網(wǎng)絡(luò)中的任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，不是特指。

步驟104，根據(jù)第二權(quán)值，通過第一預(yù)設(shè)公式，分別計(jì)算變化節(jié)點(diǎn)集合中每個(gè)變化節(jié)點(diǎn)、與每個(gè)變化節(jié)點(diǎn)連接的鄰居節(jié)點(diǎn)的相似度，得到所有變化節(jié)點(diǎn)與變化節(jié)點(diǎn)連接的鄰居節(jié)點(diǎn)的相似度組成的第二相似度集合，其中，每個(gè)變化節(jié)點(diǎn)分別連接多個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)。

對(duì)變化點(diǎn)集合中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，獲得該節(jié)點(diǎn)的所有鄰居節(jié)點(diǎn)，鄰居節(jié)點(diǎn)是指與該節(jié)點(diǎn)相連接的節(jié)點(diǎn)。

通過第一預(yù)設(shè)公式計(jì)算該節(jié)點(diǎn)與每一個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的相似度，并將該相似度存儲(chǔ)于第二相似度集合。

遍歷變化點(diǎn)集合中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)，使得所有變化節(jié)點(diǎn)與該變化節(jié)點(diǎn)連接的所有鄰居節(jié)點(diǎn)的相似度，都存儲(chǔ)于第二相似度集合。

步驟105，根據(jù)第二相似度集合以及第一概率參數(shù)，通過第二概率參數(shù)公式，得到第二概率參數(shù)；

經(jīng)過步驟104可以得到第二相似度集合，經(jīng)過步驟101可以獲得第一概率參數(shù)，通過第二概率參數(shù)公式，可以得到第二概率參數(shù)，第二概率參數(shù)用于計(jì)算每條邊兩端的節(jié)點(diǎn)屬于同一社區(qū)的第一概率。

步驟106，根據(jù)所述第二概率參數(shù)和所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的第三相似度集合，通過第二預(yù)設(shè)公式，確定所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)屬于同一社區(qū)的第一概率，其中，所述第三相似度集合包括：所述第二相似度集合及除所述第二相似度集合以外的其他第二節(jié)點(diǎn)的相似度。

當(dāng)前t+1時(shí)刻變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度均存儲(chǔ)于第三相似度集合，再根據(jù)上一步驟中得到的第二概率參數(shù)，按第二預(yù)設(shè)公式可以得到所述第一概率。第一概率一個(gè)取值在(0,1)之間的實(shí)數(shù)，表示在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)條件下，該相似度對(duì)應(yīng)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)在同一個(gè)社區(qū)的概率值。

該步驟中，所有計(jì)算的過程不需要引入認(rèn)為設(shè)定的參數(shù)，保證了計(jì)算過程的客觀性。

步驟107，比較每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度與所述每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度對(duì)應(yīng)的第一概率，將所述每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度大于或等于所述對(duì)應(yīng)的第一概率的邊、兩端的第二節(jié)點(diǎn)劃分為同一社區(qū)，遍歷所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的所有邊，發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

在變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的邊集合中獲得一條邊，比較該條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度是否大于或等于該條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度對(duì)應(yīng)的第一概率，并且判斷該條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)否在一個(gè)社區(qū)中。

當(dāng)該條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度大于或等于該條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度對(duì)應(yīng)的第一概率，且該條邊對(duì)應(yīng)的兩個(gè)第二節(jié)點(diǎn)不在同一個(gè)社區(qū)，則將該條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)分別所在的社區(qū)合并為一個(gè)社區(qū)。

遍歷當(dāng)前t+1時(shí)刻變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)邊的集合中所有的邊，則完成發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

在本實(shí)施列中，所以用于網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的參數(shù)，均通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的本身具有的特征計(jì)算而來(lái)，沒有引入任何認(rèn)為設(shè)定的參數(shù)，從而保證了較好的客觀性。使得該網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法可以廣泛的應(yīng)用于所有的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。

如圖2，圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的第二概率參數(shù)計(jì)算方法的一種流程圖；

步驟201，獲得當(dāng)前時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t+1)＝(V^(t+1),E^(t+1),W^(t+1))，獲得前一時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t)＝(V^(t),E^(t),W^(t))，獲得變化節(jié)點(diǎn)集合S^(t+1)，獲得第二相似度集合C^(t+1)，獲得第一概率參數(shù)b^(t)。以上所有參數(shù)，集合及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)均為已知。

步驟202，根據(jù)公式：計(jì)算參數(shù)β，其中|S^(t+1)|為變化點(diǎn)集合中節(jié)點(diǎn)的總個(gè)數(shù)，|V^(t)|為前一時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中第一節(jié)點(diǎn)的總個(gè)數(shù)，t為時(shí)間，用于區(qū)分不同時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，t+1為t時(shí)刻的下一時(shí)刻，用于為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)經(jīng)過一定時(shí)間的變化，此處t表示初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即可以解釋為上一時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，t+1表示所述初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)經(jīng)過變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即可以解釋為當(dāng)前時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

參數(shù)β表示當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與前一時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的相關(guān)程度。

考慮到動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特性，當(dāng)前時(shí)刻獲得的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，不能割裂的看成一個(gè)獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。當(dāng)前時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與之前時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有一定的相關(guān)性，為了利用這種相關(guān)性，定義了參數(shù)β，雖然在β的計(jì)算定義式中，僅僅使用了當(dāng)前時(shí)刻以及前一時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)信息，但是在后續(xù)第二概率參數(shù)b^(t+1)的計(jì)算過程中，由于參數(shù)β的存在，建立了當(dāng)前時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中b^(t+1)與之前多個(gè)時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的聯(lián)系。

步驟203，判斷參數(shù)β是否小于等于0。

步驟204，當(dāng)β≤0時(shí)，根據(jù)公式：得到第二概率參數(shù)，其中b^(t+1)為第二概率參數(shù)，為第二節(jié)點(diǎn)m和第二節(jié)點(diǎn)n的相似度，C^(t+1)為第二相似度集合，為相似度屬于第二相似度集合C^(t+1)，|C^(t+1)|為第二相似度集合中相似度的數(shù)量。

如果β≤0，說(shuō)明當(dāng)前時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與前一時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相關(guān)性很小甚至不具有相關(guān)性。當(dāng)前時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t+1)相對(duì)于上一時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t)，發(fā)生了劇烈顯著的改變，這種情況下上一時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t)的第一概率參數(shù)b^(t)對(duì)后續(xù)計(jì)算沒有實(shí)際意義。當(dāng)前時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t+1)可以視為一個(gè)新的動(dòng)態(tài)變化起點(diǎn)，按照上述的第二概率參數(shù)計(jì)算公式計(jì)算b^(t+1)。需要注意的是，此處將當(dāng)前時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t+1)視為了一個(gè)新的動(dòng)態(tài)變化起點(diǎn)。

步驟205，當(dāng)β>0時(shí)，根據(jù)公式：得到第二概率參數(shù)；其中，參數(shù)β表示當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與前一時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的相關(guān)程度，|S^(t+1)|為所述變化點(diǎn)集合中節(jié)點(diǎn)的總個(gè)數(shù)，|V^(t)|為初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或前一時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中第一節(jié)點(diǎn)的總個(gè)數(shù)，b^(t+1)為第二概率參數(shù)，b^(t)為第一概率參數(shù)，為第二節(jié)點(diǎn)m和第二節(jié)點(diǎn)n的相似度，C^(t+1)為第二相似度集合，為相似度屬于第二相似度集合C^(t+1)，|C^(t+1)|為第二相似度集合中相似度的數(shù)量。

如果β>0，說(shuō)明當(dāng)前時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與前一時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有一定的相關(guān)性，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t+1)相對(duì)于前一時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t)，結(jié)構(gòu)上基本保持相似，局部有變化，這種情況下，前一時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t)下計(jì)算的第一概率參數(shù)影響后續(xù)計(jì)算。為了表示這種相關(guān)性，在計(jì)算第二概率參數(shù)b^(t+1)時(shí)，使用參數(shù)β引入了上一時(shí)刻的第一概率參數(shù)b^(t)的值。雖然公式中只使用了上一時(shí)刻的參數(shù)，但是上一時(shí)刻的第一概率參數(shù)b^(t)也與b^(t-1)有關(guān)，所以根據(jù)遞推關(guān)系，可以看出，b^(t+1)與b^(t)，b^(t-1)……有關(guān)。這個(gè)相關(guān)的概率參數(shù)的長(zhǎng)度與每次計(jì)算的參數(shù)β有關(guān)，在上面已經(jīng)說(shuō)明，如果β≤0，則會(huì)把這種相關(guān)性截?cái)唷?/p>

在本實(shí)施例中，通過參數(shù)β表示了當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與前一時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的相關(guān)程度。可以更加嚴(yán)謹(jǐn)合理的計(jì)算第二概率參數(shù)，從而使得最終的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的結(jié)果更加合理客觀。

優(yōu)選的，本發(fā)明實(shí)施例的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法中，根據(jù)所述第二概率參數(shù)和所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的第三相似度集合，通過第二預(yù)設(shè)公式，確定所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)屬于同一社區(qū)的第一概率，包括：

第一步，比較所述多個(gè)第一節(jié)點(diǎn)與所述多個(gè)第二節(jié)點(diǎn)，并比較所述第一節(jié)點(diǎn)之間的邊與所述第二節(jié)點(diǎn)之間的邊，獲取所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中第二節(jié)點(diǎn)之間的沒有變化邊以及所述沒有變化邊兩端沒有變化的第二節(jié)點(diǎn)；

第二步，獲取并合并所述第一相似度集合中、與所述沒有變化的第二節(jié)點(diǎn)相同的第一節(jié)點(diǎn)的相似度、至所述第二相似度集合，形成所述第三相似度集合；

第二相似度集合中僅包括了所有變化節(jié)點(diǎn)與所有變化節(jié)點(diǎn)的所有鄰居節(jié)點(diǎn)的相似度，并沒有含有變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即當(dāng)前時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度。

對(duì)于原有連接關(guān)系沒有發(fā)生變化的邊，其兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度保留上一次計(jì)算結(jié)果，并將相似度數(shù)據(jù)從第一相似度集合，合并至第二相似度集合中，組成第三相似度集合。至此，變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即當(dāng)前時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中邊的集合中的每一條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度都存在于第三相似度集合中。從所述第三相似度集合中，可以獲得所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每條邊兩端第二節(jié)點(diǎn)的相似度。

第三步，根據(jù)所述第三相似度集合，通過第二預(yù)設(shè)公式，確定所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)屬于同一社區(qū)的所述第一概率。

優(yōu)選的，本發(fā)明實(shí)施例的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法中，獲取初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括：

首先，獲取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：多個(gè)節(jié)點(diǎn)、每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)之間的邊，以及兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的邊對(duì)應(yīng)的權(quán)值。

其中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不僅可以是沒有進(jìn)行過網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，也可以是已經(jīng)按本實(shí)施列提供的方法進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，所以，不失一般性的，可以將本步驟獲得的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解釋為上一時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。當(dāng)然，當(dāng)獲取的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是已經(jīng)經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，不需要再次對(duì)初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)，并直接獲得第一相似度集合，以及第一概率參數(shù)。當(dāng)獲取的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是沒有進(jìn)行過網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，按下述步驟進(jìn)行初始網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)。

其次，根據(jù)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的邊對(duì)應(yīng)的權(quán)值，通過第一預(yù)設(shè)公式，得到邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度，并將所有邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度組成第一相似度集合。

在獲得的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的邊集合中獲得一條邊，通過第一預(yù)設(shè)公式計(jì)算該條邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度，并將該相似度存儲(chǔ)于第一相似度集合。

遍歷網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的邊的集合中所有的邊，則獲得了每一條邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度，且均存儲(chǔ)于第一相似度集合。

然后，根據(jù)第一相似度集合，通過第一概率參數(shù)公式，得到第一概率參數(shù)；

根據(jù)第一相似度集合中所有的相似度，通過第一概率參數(shù)公式，經(jīng)過計(jì)算，可以獲得第一概率參數(shù)。

再然后，根據(jù)第一概率參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每條邊兩端的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的相似度，通過第二預(yù)設(shè)公式，確定每條邊兩端的節(jié)點(diǎn)屬于同一社區(qū)的第二概率；

其中，獲取的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每條邊對(duì)應(yīng)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的相似度從第一相似度集合中得到，根據(jù)每條邊對(duì)應(yīng)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的相似度和第一概率參數(shù)，通過第二預(yù)設(shè)公式，得到每條邊對(duì)應(yīng)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)屬于同一社區(qū)的第二概率。

第二概率是一個(gè)取值在(0,1)之間的實(shí)數(shù)，表示的是在該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)條件下，一條邊的兩端節(jié)點(diǎn)屬于同一個(gè)社區(qū)的概率值。

最后，分別比較每條邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度與每條邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度對(duì)應(yīng)的第二概率，將每條邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度大于或等于對(duì)應(yīng)的第二概率的邊、兩端的節(jié)點(diǎn)劃分為同一社區(qū)，遍歷網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的所有邊，發(fā)現(xiàn)初始網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

從獲得的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的邊的集合中得到一條邊，判斷該條邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度是否大于或者等于該條邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度對(duì)應(yīng)的第二概率，并且該條邊對(duì)應(yīng)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)是否在一個(gè)社區(qū)中；

如果該條邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度大于或等于該條邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度對(duì)應(yīng)的第二概率，并且，該條邊對(duì)應(yīng)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)不在一個(gè)社區(qū)，則將該條邊兩端的節(jié)點(diǎn)分別所在的社區(qū)合并為一個(gè)社區(qū)；

遍歷網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中邊的集合中所有的邊，完成發(fā)現(xiàn)初始網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

上述步驟中，在邊的集合中選取邊的具體過程中，選取邊的順序不影響結(jié)果。

通過對(duì)初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行社區(qū)發(fā)現(xiàn)，奠定了進(jìn)行動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)。當(dāng)初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)隨時(shí)間發(fā)生了動(dòng)態(tài)變化后，就可以進(jìn)行動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)。

如圖3，圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的相似度計(jì)算過程的一種流程圖。

相似度衡量的是兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的相似度，兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間可以存在連邊也可以不存在連邊。在計(jì)算時(shí)獲取兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，如第三節(jié)點(diǎn)u和第四節(jié)點(diǎn)v，也可以獲取一條邊e_u,v，當(dāng)獲取的為邊e_u,v時(shí)，則計(jì)算這條邊上的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的相似度，其中，第三節(jié)點(diǎn)為第一節(jié)點(diǎn)或第二節(jié)點(diǎn)，第四節(jié)點(diǎn)為第一節(jié)點(diǎn)或第二節(jié)點(diǎn)，第四節(jié)點(diǎn)及第三節(jié)點(diǎn)同屬于同一網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

步驟301，獲取第三節(jié)點(diǎn)的第一鄰居節(jié)點(diǎn)集及第四節(jié)點(diǎn)的第二鄰居節(jié)點(diǎn)集。

第三節(jié)點(diǎn)u的第一鄰居節(jié)點(diǎn)集合為N(u)，第四節(jié)點(diǎn)v的第二鄰居節(jié)點(diǎn)集合為N(v)，N(u)是與第三節(jié)點(diǎn)u相連的節(jié)點(diǎn)的集合，即為第三節(jié)點(diǎn)u的第一鄰居集合，N(v)是與第四節(jié)點(diǎn)v相連的節(jié)點(diǎn)的集合，即為第四節(jié)點(diǎn)v的第一鄰居集合。

步驟302，對(duì)第一鄰居節(jié)點(diǎn)集和第二鄰居節(jié)點(diǎn)集取交集，得到第一集合。

對(duì)N(u)和N(v)取交集，得到的第一集合記為N(u)∩N(v)。

步驟303，對(duì)第一鄰居節(jié)點(diǎn)集和第二鄰居節(jié)點(diǎn)集取并集，得到第二集合。

對(duì)N(u)和N(v)取并集，得到的第二集合記為N(u)∪N(v)。

步驟304，第二集合中去除第二鄰居點(diǎn)集中的節(jié)點(diǎn)，得到第三集合。

在N(u)∪N(v)中刪掉N(v)中的節(jié)點(diǎn)，結(jié)果為第三集合記為(N(u)-N(v))。

步驟305，第二集合中去除第一鄰居點(diǎn)集中的節(jié)點(diǎn)，得到第四集合。

在N(u)∪N(v)中刪掉N(u)中的節(jié)點(diǎn)，結(jié)果為第四集合記為(N(v)-N(u))。

步驟306，獲得第一集合中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)到第三節(jié)點(diǎn)的第一權(quán)值之和與第一集合中的所有節(jié)點(diǎn)到第四節(jié)點(diǎn)的第二權(quán)值之和，將第一權(quán)值之和及第二權(quán)值之和求和，作為獲得第一參數(shù)。

對(duì)第一集合N(u)∩N(v)中的節(jié)點(diǎn)，求每個(gè)節(jié)點(diǎn)到第三節(jié)點(diǎn)u的第一權(quán)值和，求每個(gè)節(jié)點(diǎn)到第四節(jié)點(diǎn)v的第二權(quán)值和，并對(duì)第一權(quán)值和、第二權(quán)值和求和，記為第一參數(shù)W_u,v。用公式表示為：

其中，W_u,v為第一參數(shù)，p為第一集合中的節(jié)點(diǎn)，w(u,p)為節(jié)點(diǎn)p到第三節(jié)點(diǎn)u的權(quán)值，w(v,p)為節(jié)點(diǎn)p到第四節(jié)點(diǎn)v的權(quán)值。

步驟307，對(duì)第三集合中的節(jié)點(diǎn)，求對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)到第三節(jié)點(diǎn)的權(quán)值和，獲得第二參數(shù)。

對(duì)第三集合(N(u)-N(v))中的節(jié)點(diǎn)，求對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)到第三節(jié)點(diǎn)u的權(quán)值和，記為第二參數(shù)W_u-v。用公式表示為其中W_u-v為第二參數(shù)，x為第三集合中的節(jié)點(diǎn)，w(u,x)為節(jié)點(diǎn)x到節(jié)點(diǎn)u的權(quán)值。

步驟308，對(duì)第四集合中的節(jié)點(diǎn)，求對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)到第四節(jié)點(diǎn)的權(quán)值和，獲得第三參數(shù)。

對(duì)第四集合(N(v)-N(u))中的節(jié)點(diǎn)，求對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)到第四節(jié)點(diǎn)v的權(quán)值和，記為第三參數(shù)W_v-u。用公式表示為其中W_v-u為第三參數(shù)，y為第三集合中的節(jié)點(diǎn)，w(v,y)為節(jié)點(diǎn)y到節(jié)點(diǎn)v的權(quán)值。

步驟309，根據(jù)第一預(yù)設(shè)公式：得到第三節(jié)點(diǎn)和第四節(jié)點(diǎn)的相似度。

其中，u為第三節(jié)點(diǎn)，v為第四節(jié)點(diǎn)，c_u,v為第三節(jié)點(diǎn)和第四節(jié)點(diǎn)的相似度，W_u,v為第一參數(shù)，W_u-v為所述第二參數(shù)，W_v-u為所述第三參數(shù)。

下面，對(duì)W_u,v、W_u-v、W_v-u進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。如圖4，圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的邊對(duì)應(yīng)的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)及其相鄰節(jié)點(diǎn)關(guān)系示意圖。

節(jié)點(diǎn)p 403，當(dāng)p∈N(u)且p∈N(v)時(shí)，用p∈N(u)∩N(v)表示這種關(guān)系。說(shuō)明節(jié)點(diǎn)p 403是第三節(jié)點(diǎn)u 401和第四節(jié)點(diǎn)v402的公共鄰居，節(jié)點(diǎn)p 403、第三節(jié)點(diǎn)u 401和第四節(jié)點(diǎn)v 402構(gòu)成三角關(guān)系。

節(jié)點(diǎn)x 404，當(dāng)x∈N(u)并且時(shí)，用x∈(N(u)-N(v))表示這種關(guān)系。節(jié)點(diǎn)x 404僅僅是第三節(jié)點(diǎn)u 401的鄰居，不是第四節(jié)點(diǎn)v402的鄰居。

節(jié)點(diǎn)y 405，當(dāng)y∈N(v)并且時(shí)，用y∈(N(v)-N(u))表示這種關(guān)系。節(jié)點(diǎn)y 405僅僅是第四節(jié)點(diǎn)v402的鄰居，不是第三節(jié)點(diǎn)u 401的鄰居。

根據(jù)以上的三種點(diǎn)的集合定義，W_u,v，W_u-v，W_v-u分別表示不同意義的權(quán)值和。

是與第三節(jié)點(diǎn)u 401和第四節(jié)點(diǎn)v 402都相連的節(jié)點(diǎn)，用p代表這一類節(jié)點(diǎn)，到所述兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值和。衡量的是兩個(gè)節(jié)點(diǎn)親密的程度。

是第三節(jié)點(diǎn)u 401的鄰居中不與第四節(jié)點(diǎn)v 402相連的一類節(jié)點(diǎn)到第三節(jié)點(diǎn)u 401的權(quán)值和。

是第四節(jié)點(diǎn)v 402的鄰居中不與第三節(jié)點(diǎn)u 401相連的一類節(jié)點(diǎn)到第四節(jié)點(diǎn)v402的權(quán)值和。

W_u-v，W_v-u衡量的是兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的疏離程度。

第一預(yù)設(shè)公式中，用兩個(gè)節(jié)點(diǎn)親密程度與整體權(quán)值的比值表征兩個(gè)節(jié)點(diǎn)相似的程度。如果兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居集合完全重疊，則兩個(gè)節(jié)點(diǎn)相似度為1。如果兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居集合完全不重疊，則這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的相似度為0。

優(yōu)選的，本發(fā)明實(shí)施例的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法中，第一概率參數(shù)公式為：

其中b^(t)為第一概率參數(shù)，u為第三節(jié)點(diǎn)，v為第四節(jié)點(diǎn)，所述為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中第三節(jié)點(diǎn)和第四節(jié)點(diǎn)之間的邊，E^(t)為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中所有邊的集合，為第三節(jié)點(diǎn)和第四節(jié)點(diǎn)的相似度，|E^(t)|為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中所有邊的集合中邊的數(shù)量，t為時(shí)間，用于區(qū)分不同時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

優(yōu)選的，本發(fā)明實(shí)施例的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法中，第二預(yù)設(shè)公式為：

其中，u為第三節(jié)點(diǎn)，v為第四節(jié)點(diǎn)，f(c_u,v,b)為第三節(jié)點(diǎn)和第四節(jié)點(diǎn)屬于同一社區(qū)的概率，c_u,v為第三節(jié)點(diǎn)和第四節(jié)點(diǎn)的相似度，b為概率參數(shù)，概率參數(shù)為第一概率參數(shù)或第二概率參數(shù)。

在發(fā)現(xiàn)初始網(wǎng)絡(luò)社區(qū)過程中，第二預(yù)設(shè)公式為：

其中為第二概率，b^(t)為第一概率參數(shù)。

在發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的過程中，第二預(yù)設(shè)公式為：

其中為第一概率，b^(t+1)為第二概率參數(shù)。

如圖5，圖5是本發(fā)明實(shí)施例提供的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法的另一種流程圖。

步驟501，獲得初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，當(dāng)?shù)谝淮潍@得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，認(rèn)為獲得的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為初始網(wǎng)絡(luò)，初始時(shí)間為0，設(shè)為G⁽⁰⁾＝(V⁽⁰⁾,E⁽⁰⁾,W⁽⁰⁾)，V⁽⁰⁾為初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中第一節(jié)點(diǎn)的集合，E⁽⁰⁾為第一節(jié)點(diǎn)之間邊的集合，W⁽⁰⁾為每條邊對(duì)應(yīng)的權(quán)值的集合。

步驟502，發(fā)現(xiàn)初始復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

步驟502，發(fā)現(xiàn)初始網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。具體的實(shí)現(xiàn)過程如圖6，圖6是本發(fā)明實(shí)施例提供的發(fā)現(xiàn)初始網(wǎng)絡(luò)社區(qū)方法的一種流程圖。

步驟601，初始時(shí)設(shè)t＝0，建立第一相似度值集合C⁽⁰⁾。

步驟602，在所獲得的初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)邊集合E⁽⁰⁾中獲得一條邊，通過第一預(yù)設(shè)公式計(jì)算該條邊兩端的第一節(jié)點(diǎn)的相似度，并將該條邊兩端的第一節(jié)點(diǎn)的相似度存儲(chǔ)于第一相似度集合C⁽⁰⁾中。

步驟603，判斷是否遍歷了邊的集合E⁽⁰⁾中所有的邊，若沒有遍歷邊的集合E⁽⁰⁾中所有的邊，則重復(fù)執(zhí)行步驟602，直到邊的集合E⁽⁰⁾中的所有邊兩端的第一節(jié)點(diǎn)都計(jì)算過相似度。

步驟604，根據(jù)第一相似度集合C⁽⁰⁾中的相似度，通過第一概率參數(shù)公式，計(jì)算第一參數(shù)b⁽⁰⁾。

在本步驟中，經(jīng)過步驟602和步驟603后，邊的集合E⁽⁰⁾中每條邊兩端的兩個(gè)第一節(jié)點(diǎn)的相似度為已知，且該相似度都存在于第一相似度集合C⁽⁰⁾中。

步驟605，在邊的集合E⁽⁰⁾中選擇一條邊，在第一相似度集合C⁽⁰⁾中，得到該條邊兩端的第一節(jié)點(diǎn)的相似度，然后根據(jù)步驟604中得到的第一概率參數(shù)b⁽⁰⁾和該邊兩端的第一節(jié)點(diǎn)的相似度，計(jì)算該邊兩端的第一節(jié)點(diǎn)屬于同一社區(qū)的的第二概率。

步驟606，判斷該條邊兩端的第一節(jié)點(diǎn)的相似度是否大于或者等于該條邊兩端的第一節(jié)點(diǎn)的相似度對(duì)應(yīng)的第二概率，并且該條邊兩端的第一節(jié)點(diǎn)是否在同一個(gè)社區(qū)中。

步驟607，如果該條邊兩端的第一節(jié)點(diǎn)的相似度大于或等于該條邊兩端的第一節(jié)點(diǎn)的相似度對(duì)應(yīng)的第二概率，并且該條邊對(duì)應(yīng)的兩個(gè)第一節(jié)點(diǎn)不在一個(gè)社區(qū)中，則將該條邊對(duì)應(yīng)的兩個(gè)第一節(jié)點(diǎn)分別所在的社區(qū)合并為一個(gè)社區(qū)。

步驟608，判斷是否遍歷了邊的集合E⁽⁰⁾中所有的邊，若沒有遍歷邊的集合E⁽⁰⁾中所有的邊，則重復(fù)執(zhí)行步驟605至步驟608，直到遍歷E⁽⁰⁾中的所有邊；

步驟609，若已經(jīng)遍歷了所述邊的集合E⁽⁰⁾中所有的邊，則完成了發(fā)現(xiàn)初始網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

步驟503，判斷是否獲得動(dòng)態(tài)變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。完成發(fā)現(xiàn)初始網(wǎng)絡(luò)社區(qū)后，針對(duì)初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)就已經(jīng)完成了社區(qū)發(fā)現(xiàn)。此時(shí)需要判斷是否獲得了動(dòng)態(tài)變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，若獲得了所述動(dòng)態(tài)變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，則進(jìn)行下一步：跟蹤動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)504。若不再獲得動(dòng)態(tài)變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，則可以認(rèn)為已經(jīng)完成了網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)。

步驟504，跟蹤動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)。具體的實(shí)現(xiàn)過程如圖7，圖7是本發(fā)明實(shí)施例提供的跟蹤動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)方法的一種流程圖。

設(shè)當(dāng)前時(shí)刻為t+1，相應(yīng)的前一時(shí)刻為t，以這個(gè)實(shí)施例說(shuō)明發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的一般過程，t取值為0,1,2……t。步驟503中，已經(jīng)獲得動(dòng)態(tài)變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t+1)＝(V^(t+1),E^(t+1),W^(t+1))，而前一時(shí)刻t的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為G^(t)＝(V^(t),E^(t),W^(t))，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以是初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G⁽⁰⁾＝(V⁽⁰⁾,E⁽⁰⁾,W⁽⁰⁾)經(jīng)過第一時(shí)間變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，也可以是已經(jīng)經(jīng)過本實(shí)施列提供的方法進(jìn)行過網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)經(jīng)一定時(shí)間變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

步驟701，建立變化節(jié)點(diǎn)集合S^(t+1)。對(duì)比前一時(shí)刻t的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t)和當(dāng)前時(shí)刻t+1的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t+1)，將連接關(guān)系發(fā)生改變的節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)于變化點(diǎn)集合S^(t+1)，設(shè)為變化節(jié)點(diǎn)；

步驟702，在所述變化點(diǎn)集S^(t+1)中獲得一個(gè)節(jié)點(diǎn)u₁^(t+1)，用公示表示為u₁^(t+1)∈S^(t+1)，并建立節(jié)點(diǎn)u₁^(t+1)的鄰居點(diǎn)集

步驟703，在節(jié)點(diǎn)u₁^(t+1)的鄰居點(diǎn)集中獲得一個(gè)點(diǎn)v₁^(t+1)，用公式表示為節(jié)點(diǎn)u₁^(t+1)和節(jié)點(diǎn)v₁^(t+1)之間的邊為計(jì)算邊的兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度并建立第二相似度集合C^(t+1)，并將相似度放入第二相似度集合C^(t+1)；

其中，鄰居點(diǎn)集是節(jié)點(diǎn)u₁^(t+1)在t+1時(shí)刻所有鄰居節(jié)點(diǎn)的集合。節(jié)點(diǎn)v₁^(t+1)與節(jié)點(diǎn)u₁^(t+1)在t+1時(shí)刻相連，即節(jié)點(diǎn)v₁^(t+1)是節(jié)點(diǎn)u₁^(t+1)在t+1時(shí)刻的鄰居節(jié)點(diǎn)。

步驟704，判斷是否遍歷了節(jié)點(diǎn)u₁^(t+1)的鄰居點(diǎn)集中的所有節(jié)點(diǎn)，若沒有遍歷節(jié)點(diǎn)u₁^(t+1)的鄰居點(diǎn)集中的所有節(jié)點(diǎn)，則重復(fù)步驟703，直到節(jié)點(diǎn)u₁^(t+1)與所述鄰居點(diǎn)集中的所有節(jié)點(diǎn)的相似度都存儲(chǔ)于第二相似度集合C^(t+1)。

步驟705，判斷是否遍歷了變化節(jié)點(diǎn)集合S^(t+1)中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)，若沒有遍歷了變化節(jié)點(diǎn)集合S^(t+1)中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)，則重復(fù)步驟702至步驟705，直到變化節(jié)點(diǎn)集合S^(t+1)中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)與該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的鄰居點(diǎn)集的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)的相似度都存儲(chǔ)于所述相似度集合C^(t+1)。

步驟706，利用所述相似度集合C^(t+1)中的數(shù)據(jù)，獲得第二概率參數(shù)b^(t+1)。

步驟707，對(duì)比前一時(shí)刻t的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t)和當(dāng)前時(shí)刻t+1的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t+1)，對(duì)于原有連接關(guān)系沒有發(fā)生變化的邊，其兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度保留上一次計(jì)算結(jié)果，并將沒有變化邊對(duì)應(yīng)的兩個(gè)第二節(jié)點(diǎn)的相似度數(shù)據(jù)從第一相似度集合C^(t)合并至第二相似度集合C^(t+1)中，獲得第三相似度集合，至此邊的集合E^(t+1)中的每一條邊兩端第二節(jié)點(diǎn)的相似度都存在第三相似度集合中。

步驟708，在邊的集合E^(t+1)中獲得一條邊，在第三相似度集合中，得到該條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度，然后根據(jù)步驟706中得到第二概率參數(shù)b^(t+1)計(jì)算該條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)屬于同一社區(qū)的第一概率。

步驟709，判斷該條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度是否大于或者等于該條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度對(duì)應(yīng)的第一概率，并且該條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)是否在一個(gè)社區(qū)中；

步驟710，如果該條邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度大于或等于該條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)相似度對(duì)應(yīng)的第一概率，并且該條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)不在一個(gè)社區(qū)中，則將該條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)分別所在的社區(qū)合并為一個(gè)社區(qū)；

步驟711，判斷是否遍歷了當(dāng)前時(shí)刻t+1的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)G^(t+1)中邊的集合E^(t+1)中所有的邊，若沒有遍歷邊的集合E^(t+1)中所有的邊，則重復(fù)執(zhí)行步驟708至步驟711，直到遍歷E^(t+1)中的所有邊；

步驟712，若已經(jīng)遍歷了所述邊集合E^(t+1)中所有的邊，則完成發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

上述步驟中，在邊的集合E^(t+1)中獲取邊的具體過程中，選擇邊的順序不影響結(jié)果。

步驟505，完成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)，若不再獲得動(dòng)態(tài)變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，則可以認(rèn)為已經(jīng)完成了動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)。

顯然，完成了動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)后，又一次獲得動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，則再次執(zhí)行步驟504，發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。直至不再獲得動(dòng)態(tài)變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

在本實(shí)施列中，在整個(gè)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的過程中，均沒有引入人為的參數(shù)從而保證了較好的客觀性。使得該網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法可以廣泛的應(yīng)用于所有的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。

如圖8，圖8是本發(fā)明實(shí)施例提供的發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)裝置的結(jié)構(gòu)圖，其中包括：

初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)獲取模塊801，用于初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)獲取模塊，用于獲取初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、第一相似度集合及第一概率參數(shù)，其中，初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：多個(gè)第一節(jié)點(diǎn)、第一節(jié)點(diǎn)之間的邊，以及第一節(jié)點(diǎn)之間的邊對(duì)應(yīng)的第一權(quán)值，第一相似度集合為每條邊兩端的第一節(jié)點(diǎn)的相似度所組成的集合。

動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)獲取模塊802，用于獲取初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中，變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：多個(gè)第二節(jié)點(diǎn)、第二節(jié)點(diǎn)之間的邊，以及第二節(jié)點(diǎn)之間的邊對(duì)應(yīng)的第二權(quán)值。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較模塊803，用于比較多個(gè)第一節(jié)點(diǎn)與多個(gè)第二節(jié)點(diǎn)，并比較第一節(jié)點(diǎn)之間的邊及第二節(jié)點(diǎn)之間的邊，確定變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的變化節(jié)點(diǎn)集合。

第一相似度獲取模塊804，用于根據(jù)第二權(quán)值，通過第一預(yù)設(shè)公式，分別計(jì)算變化節(jié)點(diǎn)集合中每個(gè)變化節(jié)點(diǎn)、與每個(gè)變化節(jié)點(diǎn)連接的鄰居節(jié)點(diǎn)的相似度，得到所有變化節(jié)點(diǎn)與變化節(jié)點(diǎn)連接的鄰居節(jié)點(diǎn)的相似度組成的第二相似度集合，其中，每個(gè)變化節(jié)點(diǎn)分別連接多個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)。

第一參數(shù)獲取模塊805，用于根據(jù)第二相似度集合以及第一概率參數(shù)，通過第二概率參數(shù)公式，得到第二概率參數(shù)。

第一概率獲取模塊806：用于根據(jù)第二概率參數(shù)和變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的第三相似度集合，通過第二預(yù)設(shè)公式，確定變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)屬于同一社區(qū)的第一概率，其中，第三相似度集合包括：第二相似度集合及除第二相似度集合以外的其他第二節(jié)點(diǎn)的相似度。

動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)模塊807，用于比較每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度與每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度對(duì)應(yīng)的第一概率，將每條邊兩端的第二節(jié)點(diǎn)的相似度大于或等于所述對(duì)應(yīng)的第一概率的邊、兩端的第二節(jié)點(diǎn)劃分為同一社區(qū)，遍歷變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的所有邊，發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

在本實(shí)施列中，所有用于網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的參數(shù)，均通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的本身具有的特征計(jì)算而來(lái)，沒有引入任何認(rèn)為設(shè)定的參數(shù)，從而保證了較好的客觀性。使得該網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法可以廣泛的應(yīng)用于所有的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。

本發(fā)明實(shí)施例的裝置是應(yīng)用上述一種動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法的裝置，則上述一種動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法的所有實(shí)施例均適用于該裝置，且均能達(dá)到相同或相似的有益效果。

本發(fā)明實(shí)施例的一種發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)裝置中第一參數(shù)獲取模塊805包括：

第一獲取子模塊，用于根據(jù)公式：

當(dāng)β≤0時(shí)，根據(jù)公式：得到所述第二概率參數(shù)。

第二獲取子模塊，用于根據(jù)公式：

當(dāng)β>0時(shí)，根據(jù)公式：得到所述第二概率參數(shù)。

其中，β為變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的相關(guān)程度，|S^(t+1)|為變化節(jié)點(diǎn)集合中第二節(jié)點(diǎn)的總個(gè)數(shù)，|V^(t)|為初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中第一節(jié)點(diǎn)的總個(gè)數(shù)，t為時(shí)間，用于區(qū)分不同時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，t+1為t時(shí)刻的下一時(shí)刻，b^(t+1)為第二概率參數(shù)，b^(t)為第一概率參數(shù)，m為一個(gè)第二節(jié)點(diǎn)，n為一個(gè)第二節(jié)點(diǎn)，m，n為不同的第二節(jié)點(diǎn)，為第二節(jié)點(diǎn)m和第二節(jié)點(diǎn)n的相似度，C^(t+1)為第二相似度集合，為第二節(jié)點(diǎn)m和第二節(jié)點(diǎn)n的相似度屬于第二相似度集合C^(t+1)，|C^(t+1)|為第二相似度集合中相似度的個(gè)數(shù)，所述t為大于等于0的自然數(shù)。

本發(fā)明實(shí)施例的一種發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)裝置中的初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)獲取模塊801包括：

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)獲取子模塊，用于獲取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：多個(gè)節(jié)點(diǎn)、兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的邊，以及兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的邊對(duì)應(yīng)的權(quán)值。

第二相似度獲取子模塊，用于根據(jù)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的邊對(duì)應(yīng)的權(quán)值，通過第一預(yù)設(shè)公式，得到邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度，并將所有邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度組成第一相似度集合。

第二參數(shù)獲取子模塊，用于根據(jù)第一相似度集合，通過第一概率參數(shù)公式，得到第一概率參數(shù)。

第二概率獲取子模塊，用于根據(jù)第一概率參數(shù)和所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每條邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度，通過第二預(yù)設(shè)公式，確定每條邊兩端的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)屬于同一社區(qū)的第二概率。

初始網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)子模塊，用于分別比較每條邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度與每條邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度對(duì)應(yīng)的第二概率，將每條邊兩端的節(jié)點(diǎn)的相似度大于或等于對(duì)應(yīng)的第二概率的邊、兩端的節(jié)點(diǎn)劃分為同一社區(qū)，遍歷網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的所有邊，發(fā)現(xiàn)初始網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

本發(fā)明實(shí)施例的一種發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)裝置中的第二參數(shù)獲取子模塊，包括：

第一概率參數(shù)計(jì)算單元，其中計(jì)算第一概率參數(shù)使用公式為：

其中b^(t)為第一概率參數(shù)，u為第三節(jié)點(diǎn)，v為第四節(jié)點(diǎn)，所述為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中第三節(jié)點(diǎn)和第四節(jié)點(diǎn)之間的邊，E^(t)為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中所有邊的集合，為第三節(jié)點(diǎn)和第四節(jié)點(diǎn)的相似度，|E^(t)|為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中所有邊的集合中邊的數(shù)量，t為時(shí)間，用于區(qū)分不同時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

本發(fā)明實(shí)施例的一種發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)裝置中的第二概率獲取子模塊，包括：

概率獲取子單元，其中計(jì)算第二概率所使用的第二預(yù)設(shè)公式為：

其中，u為第三節(jié)點(diǎn)，v為第四節(jié)點(diǎn)，f(c_u,v,b)為第三節(jié)點(diǎn)和第四節(jié)點(diǎn)屬于同一社區(qū)的概率，c_u,v為第三節(jié)點(diǎn)和第四節(jié)點(diǎn)的相似度，b為概率參數(shù)，概率參數(shù)為第一概率參數(shù)或第二概率參數(shù)。

需要說(shuō)明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語(yǔ)僅僅用于將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開來(lái)，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語(yǔ)“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語(yǔ)句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

本說(shuō)明書中的各個(gè)實(shí)施例均采用相關(guān)的方式描述，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其他實(shí)施例的不同之處。尤其，對(duì)于系統(tǒng)實(shí)施例而言，由于其基本相似于方法實(shí)施例，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見方法實(shí)施例的部分說(shuō)明即可。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。