一个预测社交网络演化过程和网络性质的方法

摘要

本发明提出了一个预测社交网络演化过程和网络性质的方法，属于计算机技术领域。本方法初始设定完全图的社会网络，对每个新加入的节点，根据优先连接概率从当前网络中选取若干节点与新加入节点连接，然后计算当前网络中的每个节点的聚集力和网络的聚集力总和，并选取若干节点作为中心节点，将每个中心节点的任意两个好友节点连边。节点的聚集力描述在网络中，某一个节点能够使它的两个还没有成为好友关系的好友连边的能力。网络的聚集力总和描述了社交网络中所有节点的凝聚力总和。本发明方法可以较为准确地模拟并预测各种社交网络的演化过程，在一定程度上弱化了BA模型的弊端，生成接近于真实的社交网络。

主权项

一个预测社交网络演化过程和网络性质的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：将社交网络用无向无权图表示，设初始网络中每两个节点都相连，设n表示网络当前的节点个数；步骤2：新加入一个节点时，根据优先连接概率从当前网络中选取k个节点与新加入节点相连接；在连接完成后，更新网络的节点数n'＝n+1；k为正整数；0<i≤n；节点i的优先连接概率H(i)为：其中，d_i、d_j分别表示节点i、节点j的度；步骤3：更新n＝n'，计算当前网络中的每个节点的聚集力和网络的聚集力总和；节点i的聚集力PoA(i)为：其中，α是关于网络特点的参数，K是节点度的阈值；α、K为正整数网络的聚集力总和SPoA为：步骤4：从当前网络中选出c个节点作为中心节点，节点i被选取的概率对于每个中心节点，以等概率任取它的两个好友节点连边；c为正整数；步骤5：检查当前网络的规模是否已经符合设定的要求，若是，则结束本方法，否则跳至步骤2执行。