[发明专利]一种主题社区识别算法

说明书

技术领域

本发明涉及一种主题社区识别算法，属于计算机科学技术领域。

背景技术

在给定主题的情况下，如何通过博客本身的博文、评论以及他人对本博客的 评论等博客的各种元素来寻找关于这个给定主题的专家博客是一个重要的课题。 有时候，单纯的寻找某个主题的专家博客还不能满足人们的需要。虽然很多专家 博客识别算法尽可能地考虑由博客之间的交互来判断一个博客是否专家，但是仍 然不能避免在同一个主题上的各个专家能够有比较多的交互，在这种情况下，这 个读者如果分别阅读了这几个相对来说互相独立的专家的博客，得到的信息可能 就是比较零散的，没有连贯性。

用户有可能会去寻找跨界的专家，那么这就带来了一个社区重叠的问题。在 早期的社会网络的研究中，通常进行社区识别时是不考虑社区重叠的，一个节点 只能属于一个社区，不过随着研究的深入，人们越来越发现社区的重叠在现实生 活中具有很重要的现实意义。比如，一个人可能会同时属于朋友圈、同事圈、亲 人圈等多个社区中，那么这个人对于这几种社区来说就是一个重叠的节点。

由于主题专家很多时候并不一定只涉及一个主题，因此对于重叠社区的研究 是研究主题社区的一个重要方面。研究者们对重叠社区的识别采用了不同种类的 方法，目前主要有：本地扩展与优化方法(Local Expansion and Optimization)[参 见：Lancichinetti，Andrea，Santo Fortunato，and János Kertész.Detecting the Overlapping and Hierarchical Community Structure in Complex Networks.New Journal ofPhysics，2009]，线图和链接划分方法(Line Graph and Link Partitioning) [参见：Havemann，F.，Heinz，M.Struck，A.，and Glaser，J.Identification of Overlapping Communities and Their Hierarchy by Locally Calculating Community-changing Resolution Levels.J.Stat.Mech.2011.]，团过滤算法(Clique Percolation Method)[参见：Padrol-Sureda，A.，Perarnau-Llobet，G.，Pfeifle，J.，and Munts-Mulero.Over-Lapping Community Search for Social Networks.In Proc.ICDE. 992-995.2010]，模糊方法(Fuzzy Detection)[参见：Shen，H.，Cheng，X.，and Guo，J. Quantifying and Iddentifying the Overlapping Community Structure in Networks.J. Stat.Mech.2009.]等。

本地扩展与优化算法通常是根据一个函数来判断社区的质量，在保证社区质 量的前提下，不断寻找适合加入的顶点，并形成最终的社区。应用本地扩展与优 化算法寻找重叠社区的方法主要有：LFM算法[参见：Evans，T.Lambiotte，R.Line Graphs of Weighted Networks for Overlapping Communities.Eur.Phys.2009.]， MONC算法[参见：Evans，T.S.Clique Graphs and Overlapping Communities. Journal of Statistical Mechanics：Theory and Experiment 2010.12(2010)：P12037.]， OCA算法[参见：Nicosia，V.，Mangioni，G.，Carchiolo，V.，and Malgeri，M.Extending the Definitionof Modularity to Directed Graphs with Overlapping Communities.J. Stat.Mech.，03024.2009]等。