技術(shù)特征：

1.一種動態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法，其特征在于，包括：

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：多個第一節(jié)點、第一節(jié)點之間的邊，以及所述第一節(jié)點之間的邊對應(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第一節(jié)點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：多個第二節(jié)點、第二節(jié)點之間的邊，以及所述第二節(jié)點之間的邊對應(yīng)的第二權(quán)值；

比較所述多個第一節(jié)點與所述多個第二節(jié)點，并比較所述第一節(jié)點之間的邊及所述第二節(jié)點之間的邊，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，分別計算所述變化節(jié)點集合中每個變化節(jié)點、與每個變化節(jié)點連接的鄰居節(jié)點的相似度，得到所有變化節(jié)點與所述變化節(jié)點連接的鄰居節(jié)點的相似度組成的第二相似度集合，其中，所述每個變化節(jié)點分別連接多個鄰居節(jié)點；

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)點的相似度；

比較每條邊兩端的第二節(jié)點的相似度與所述每條邊兩端的第二節(jié)點的相似度對應(yīng)的第一概率，將所述每條邊兩端的第二節(jié)點的相似度大于或等于所述對應(yīng)的第一概率的邊、兩端的第二節(jié)點劃分為同一社區(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)動態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(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)，包括：

根據(jù)公式：

當(dāng)β≤0時，根據(jù)公式：得到所述第二概率參數(shù)；

當(dāng)β>0時，根據(jù)公式：得到所述第二概率參數(shù)；

其中，所述β為所述變化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與所述初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的相關(guān)程度，所述|S^(t+1)|為所述變化節(jié)點集合中第二節(jié)點的總個數(shù)，所述|V^(t)|為所述初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中第一節(jié)點的總個數(shù)，所述t為時間，用于區(qū)分不同時刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，所述t+1為所述t時刻的下一時刻，所述b^(t+1)為所述第二概率參數(shù)，所述b^(t)為所述第一概率參數(shù)，所述m為一個第二節(jié)點，所述n為一個第二節(jié)點，所述m，所述n為不同的第二節(jié)點，所述為第二節(jié)點m和第二節(jié)點n的相似度，所述C^(t+1)為第二相似度集合，所述為所述第二節(jié)點m和第二節(jié)點n的相似度屬于第二相似度集合C^(t+1)，所述|C^(t+1)|為第二相似度集合中相似度的個數(shù)，所述t為大于等于0的自然數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(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)點屬于同一社區(qū)的第一概率，包括：

比較所述多個第一節(jié)點與所述多個第二節(jié)點，并比較所述第一節(jié)點之間的邊與所述第二節(jié)點之間的邊，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；

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)點相同的第一節(jié)點的相似度、至所述第二相似度集合，形成所述第三相似度集合；

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)點屬于同一社區(qū)的所述第一概率。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、第一相似度集合及第一概率參數(shù)，包括：

獲取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中，所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：多個節(jié)點、兩個節(jié)點之間的邊，以及所述兩個節(jié)點之間的邊對應(yīng)的權(quán)值；

根據(jù)所述兩個節(jié)點之間的邊對應(yīng)的權(quán)值，通過第一預(yù)設(shè)公式，得到邊兩端的節(jié)點的相似度，并將所有邊兩端的節(jié)點的相似度組成所述第一相似度集合；

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

根據(jù)所述第一概率參數(shù)和所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每條邊兩端的兩個節(jié)點的相似度，通過第二預(yù)設(shè)公式，確定所述每條邊兩端的節(jié)點屬于同一社區(qū)的第二概率；

分別比較每條邊兩端的節(jié)點的相似度與所述每條邊兩端的節(jié)點的相似度對應(yīng)的第二概率，將所述每條邊兩端的節(jié)點的相似度大于或等于所述對應(yīng)的第二概率的邊、兩端的節(jié)點劃分為同一社區(qū)，遍歷所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的所有邊，發(fā)現(xiàn)初始網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述兩個節(jié)點之間的邊對應(yīng)的權(quán)值，通過第一預(yù)設(shè)公式，得到邊兩端的兩個節(jié)點對的相似度,包括：

獲取第三節(jié)點的第一鄰居節(jié)點集及第四節(jié)點的第二鄰居節(jié)點集，其中，所述第三節(jié)點為所述第一節(jié)點或所述第二節(jié)點，所述第四節(jié)點為所述第一節(jié)點或所述第二節(jié)點，所述第四節(jié)點及所述第三節(jié)點屬于同一網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，所述第三節(jié)點與所述第四節(jié)點分別位于同一條邊兩端；

所述第一鄰居節(jié)點集和所述第二鄰居節(jié)點集取交集，得到第一集合；

所述第一鄰居節(jié)點集和所述第二鄰居節(jié)點集取并集，得到第二集合；

所述第二集合中去除第二鄰居點集中的節(jié)點，得到第三集合；

所述第二集合中去除第一鄰居點集中的節(jié)點，得到第四集合；

獲得所述第一集合中的所有節(jié)點到所述第三節(jié)點的第一權(quán)值之和與所述第一集合中的所有節(jié)點到所述第四節(jié)點的第二權(quán)值之和，將所述第一權(quán)值之和及所述第二權(quán)值之和求和，作為獲得第一參數(shù)；

將所述第三集合中的每個節(jié)點到所述第三節(jié)點的權(quán)值之和，作為第二參數(shù)；

將所述第四集合中的每個節(jié)點到所述第四節(jié)點的權(quán)值之和，作為第三參數(shù)；

根據(jù)所述第一預(yù)設(shè)公式：得到所述第三節(jié)點與所述第四節(jié)點的相似度；

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

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一概率參數(shù)公式為：

其中所述b^(t)為所述第一概率參數(shù)，所述u為所述第三節(jié)點，所述v為所述第四節(jié)點，所述為所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中所述第三節(jié)點和所述第四節(jié)點之間的邊，所述E^(t)為所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中所有邊的集合，所述為所述第三節(jié)點和所述第四節(jié)點的相似度，所述|E^(t)|為所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中所有邊的集合中邊的數(shù)量，所述t為時間，用于區(qū)分不同時刻的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二預(yù)設(shè)公式為：

其中，所述u為所述第三節(jié)點，所述v為所述第四節(jié)點，所述f(c_u,v,b)為所述第三節(jié)點和所述第四節(jié)點屬于同一社區(qū)的概率，所述c_u,v為所述第三節(jié)點和所述第四節(jié)點的相似度，所述b為概率參數(shù)，所述概率參數(shù)為第一概率參數(shù)或第二概率參數(shù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述分別比較每條邊兩端的節(jié)點的相似度與所述每條邊兩端的節(jié)點的相似度對應(yīng)的第二概率，將所述每條邊兩端的節(jié)點的相似度大于或等于所述對應(yīng)的第二概率的邊、兩端的節(jié)點劃分為同一社區(qū)，包括：

分別比較每條邊兩端的節(jié)點的相似度與所述每條邊兩端的節(jié)點的相似度對應(yīng)的第二概率，在所述每條邊兩端的節(jié)點不屬于同一社區(qū)時，將所述每條邊兩端的節(jié)點的相似度大于或等于所述對應(yīng)的第二概率的邊、兩端的節(jié)點劃分為同一社區(qū)。

9.一種動態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)裝置，其特征在于，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：多個第一節(jié)點、第一節(jié)點之間的邊，以及所述第一節(jié)點之間的邊對應(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)點的相似度所組成的集合；

動態(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：多個第二節(jié)點、第二節(jié)點之間的邊，以及所述第二節(jié)點之間的邊對應(yīng)的第二權(quán)值；

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較模塊，用于比較所述多個第一節(jié)點與所述多個第二節(jié)點，并比較所述第一節(jié)點之間的邊及所述第二節(jié)點之間的邊，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，分別計算所述變化節(jié)點集合中每個變化節(jié)點、與每個變化節(jié)點連接的鄰居節(jié)點的相似度，得到所有變化節(jié)點與所述變化節(jié)點連接的鄰居節(jié)點的相似度組成的第二相似度集合，其中，所述每個變化節(jié)點分別連接多個鄰居節(jié)點；

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)點的相似度；

動態(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)點的相似度與所述每條邊兩端的第二節(jié)點的相似度對應(yīng)的第一概率，將所述每條邊兩端的第二節(jié)點的相似度大于或等于所述對應(yīng)的第一概率的邊、兩端的第二節(jié)點劃分為同一社區(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)動態(tài)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)獲取模塊包括：

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，所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括：多個節(jié)點、兩個節(jié)點之間的邊，以及所述兩個節(jié)點之間的邊對應(yīng)的權(quán)值；

第二相似度獲取子模塊，用于根據(jù)所述兩個節(jié)點之間的邊對應(yīng)的權(quán)值，通過第一預(yù)設(shè)公式，得到邊兩端的節(jié)點的相似度，并將所有邊兩端的節(jié)點的相似度組成所述第一相似度集合；

第二概率參數(shù)獲取子模塊，用于根據(jù)所述第一相似度集合，通過第一概率參數(shù)公式，得到所述第一概率參數(shù)；

第二概率獲取子模塊，用于根據(jù)所述第一概率參數(shù)和所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每條邊兩端的節(jié)點的相似度，通過第二預(yù)設(shè)公式，確定所述每條邊兩端的兩個節(jié)點屬于同一社區(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)點的相似度與所述每條邊兩端的節(jié)點的相似度對應(yīng)的第二概率，將所述每條邊兩端的節(jié)點的相似度大于或等于所述對應(yīng)的第二概率的邊、兩端的節(jié)點劃分為同一社區(qū)，遍歷所述網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的所有邊，發(fā)現(xiàn)初始網(wǎng)絡(luò)社區(qū)。