[发明专利]一种基于全局划分和局部扩展的网络重叠社团检测方法

权利要求书

1、一种基于全局划分和局部扩展的网络重叠社团检测方法DOCS，该方法引入了用种子结点来发现社团且允许不同的社团内有重复的结点，

具体步骤为：

第一步，我们应用谱划分方法生成种子集合，并用这些种子来产生重叠社团结构，这个经典方法从网路结构的全局角度和社团结构的全局属性来产生最优种子；

第二步，根据产生的种子，从局部最优角度对社团进行扩展。我们利用模块函数Q来衡量社团每一步要扩展的结点，对每一个扫描到的结点，我们计算此结点加入后对模块Q的贡献和模块间的重叠率，比较这两个衡量标准，我们给出一个定理来决定要加入和删除的结点；

第三步是社团扩展终止条件。当扫描的结点的规范化概率低于特定阈值时或社团间的重叠率超过用户的容许值时算法停止。

2、根据权利要求1所述的DOCS算法，其特征在于：利用全局信息来寻找种子结点，并从局部最优角度用随机行走方法来进行社团扩展，在随机行进中我们并不考虑当前要扩展的结点是否已经属于其它社团，所以我们得到的不同社团中允许有重复的结点，这样就可以预防重要结构信息的丢失，

利用全局划分结果集作为产生社团结构的种子，大大减少了社团向关联不紧密结点扩展的概率，使我们能有效的发现重叠社团结构，

当产生的社团中的总边数小于3时，我们去除这个种子，因为这样的社团无法显示目标社团的整体结构。

3、根据权利要求1所述的DOCS算法，其特征在于：利用懒散随机行走技术来进行社团扩展，扩展过程用时间t来衡量，

在每一步，我们对扫描到的结点按其规范化的概率降序排列，如果加入此结点能对候选社团的模块函数Q带来好的变化，则把此结点加入社团，

局部最优扩展过程选择有贡献的结点加入到社团中，当社团扩展到一定步数就到了随机行走的收敛时间。如果此时图是连通的，择结点度的概率收敛成统一静态分布Ψ_v，且结点度和Ψ_v的差值我们可以通过计算得到，通过这个差值，我们可以停止社团扩展过程并且可以安全删除一些具有低概率的结点。