[发明专利]复杂网络的社团发现方法及社团重要节点发现方法

权利要求书

1.一种复杂网络的社团发现方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：首先得到复杂网络的拓扑结构，即复杂网络中的节点和节点之间的连接关系，并得到节点间连接次数；

S2：计算复杂网络中每条边的边权w_ij：

其中，i、j分别表示两个不同节点的序号，取值范围为1≤i≠j≤n，n表示复杂网络中的节点数量；T_ij表示节点间连接次数，N_i和N_j分别为节点i和节点j的邻点集合，k∈N_i∩N_j表示节点k为节点i和节点j的共同邻点，T_ik和T_jk分别为节点i和节点k、节点j和节点k的连接次数；

S3：对复杂网络中所有边按边权w_ij从大到小进行排序，得到边序列E；

S4：令社团序号m＝1；

S5：划分得到社团C_m，具体方法包括以下步骤：

S5.1：从边序列E中选择第一条边作为社团C_m的初始边，该边的两个端点划分进社团C_m；

S5.2：统计当前社团C_m的邻点集合U；

S5.3：从邻点集合U中取出一个邻点记为u，计算邻点u对应的局部社团判断函数值M(e_ui)，计算公式为：

其中，s_u表示邻点u的点权，

S5.4：如果M(e_ui)＞0，则将邻点u及邻点u与当前社团C_m内的节点的所有边都划分进社团C_m，返回步骤S5.2；否则从邻点集合U中删除邻点u，进入步骤S5.5；

S5.5：判断邻点集合U是否为空，如果不是，返回步骤S5.3，否则社团C_m划分完毕；

S6：从边序列E中将社团C_m包含的所有边删除，如果当前当前边序列E为空，进入步骤S7，否则令m＝m+1，返回步骤S5；

S7：如果复杂网络中存在孤立点，将每个孤立点分别作为一个社团；

S8：处理社团间的重叠点，处理方法为：

记重叠点被划分进P个社团，分别计算节点的邻边中所有属于每个社团C_p的边权和W_p，计算公式为：

其中，p的取值范围为1≤p≤P；

从得到的P个边权和W_p中选择最大边权和对应的社团作为节点的归属社团，从其他社团中删除节点。

2.一种复杂网络的社团重要节点发现方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：计算社团中各节点在社团内的点权S_r：

其中，r表示社团的节点序号，取值范围为1≤r≤R，R表示社团中节点的数量；C表示节点r所在的社团，N_r表示节点r的邻点集合，节点t同属于社团C，并且是节点r的邻点，w_rt表示节点r和节点t的边的边权；

S2：计算节点r相对于其邻点t的度中心性因子K_rt，计算公式为：

其中，k_r表示节点r在社团C内的度，＜k＞为社团C所有节点的平均度，U为社团C团的平均单位权，计算公式分别为：

S3：分别计算社团中各个节点r到社团C中其他节点的平均最短距离d_r：

其中，λ₁至λ_F表示节点r到节点t′之间最短路径所经过的中间节点，t′的取值范围为1≤t′≠r≤R；

S4：计算各个节点的接近度因子D_r＝1/d_r；

S5：计算节点r受到同一社团的邻点t的影响因子L_rt＝K_rt·D_t；

S5：计算各个节点的重要度并将社团中的节点按重要度从大到小进行排序，重要度计算公式为：