一种基于网络拓扑结构和节点属性的社团检测方法

摘要

本发明公开了一种基于网络拓扑结构和节点属性的社团检测方法，其过程：首先利用PageRank算法得到网络中每个节点基于全局拓扑结构的重要性，利用节点的邻居结构，计算节点之间的结构上的链接紧密程度；然后根据节点属性的不同形式，采用不同的抽取方法及属性相似度计算方法；再用权重调节因子调节二者的平衡性，最后利用在聚类过程中，节点邻居与类别中心节点邻居的相似度作为节点属于该类别的程度。本发明提出的基于网络拓扑结构和节点属性的社团检测方法，得到的社团具有较高的链接密度和较好的同质性。

主权项

一种基于网络拓扑结构和节点属性的社团检测方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：a)节点拓扑结构链接强度分析计算网络中节点基于拓扑结构的重要性，利用节点的局部邻居，重新度量节点之间的链接强度；b)节点属性抽取及相似性度量抽取出属性，然后根据不同的属性类型，计算节点之间每个属性的相似度，最后计算节点之间所有属性的相似度；c)拓扑结构与属性相结合在求得节点之间的链接强度和节点属性相似度之后，利用权重调节因子结合二者，作为节点之间基于拓扑结构和属性的相似度。d)节点聚类首先初始化类别中心节点，然后根据每个节点与类别中心的相似度进行节点类别划分，再更新类别中心节点，最后计算目标函数值判断是否收敛。