[发明专利]一种引入量化指标的时变网络社区演化可视化方法

权利要求书

1.一种引入量化指标的时变网络社区演化可视化方法，其特征在于，包括以下步骤：对时变网络序列的时间步子网络进行静态社区划分，即将时间步子网络中的每一个社区都一一对应到单独的时变社区，对相邻时间步子网络的静态社区两两比对，根据相似函数划分时变网络的时变社区；将时间步子网络的静态社区抽象为节点得到抽象图，该抽象图中确定社区位置转化为确定对应抽象节点的位置，根据抽象节点所受时变向心力、引力和斥力对抽象图进行全局布局确定社区的布局位置，时变向心力用于调整节点距离可视化中心的相对位置，根据公式f_t(v)＝r_t(|P[v]-δ|-Stab(VC_i)_t*R)确定时变向心力f_t(v)，其中，r_t为时变向心力调节参数，P[v]是节点v当前位置，δ是画图区域中心，R是作图区域半径，VC_i为抽象节点v对应的时间步社区所属的时变社区，Stab(VC_i)_t为时刻t时变社区VC_i的稳定性；将所有静态社区中节点按照不同来源各自进行区分，刻画社团成员组成的演变情况，使用户可以观察社团的局部结构；采用同心圆环作为可视化背景，静态社区中节点按照不同来源进行布局，即将在上一时间步就属于本动态社区的节点布局在内层同心圆上，将在上一时间步不属于本动态社区，但属于其他动态社区的节点，以及在当前时间步新出现的节点布局在外层同心圆上，可视化结果上加入鼠标响应，使用户可以观察社区的局部结构，强化社团位置与稳定性量化指标映射信息的可读性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述静态社区划分方法进一步包括：根据网络规模和用户需求将t时刻子网络G_t划分为一系列社区，得到对应t时刻静态社区划分C_t＝{c₁^t,c₂^t,…,c_l^t}，其中元素c_i^t即为t时刻子网络G_t的第i个静态社区。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据公式：计算t-1时刻子网络G_t-1的第i个社区c_i^t-1和t时刻子网络G_t的第j个社区c_j^t的相似度，若则社区c_i^t-1和c_j^t属于同一个时变社区，其中threshold为阈值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将时变网络社区演化的稳定性与社区的布局位置进行映射，由时变社区的稳定性确定所有节点的时变向心力，根据相连节点之间的引力、所有节点之间的斥力以及时变向心力确定社区的位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用前一时刻的社区抽象网络布局结果作为当前时刻的初始布局，且节点所受引力和斥力的大小由节点的稳定性决定。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述节点按照不同来源各自进行区分具体为：在任一时刻社区成员的来源包括：(1)在上一时刻属于本社区的节点，(2)在上一时刻不属于本社区，但属于其他社区的节点，(3)在当前时刻新出现的节点；第(1)、(3)类节点使用当前时刻所属社区颜色着色，第(2)类节点按其在上一时刻所属社区颜色着色，初始时刻社区内所有节点均视为第(3)类节点。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据公式确定节点所受引力和斥力其中，P[u]、P[v]是节点u、v当前位置，k为节点u、v间的理想距离。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，时变向心力的大小随迭代次数增加而逐渐增加，以减弱时变向心力所带来的点边交叉现象。