[发明专利]社区搜索方法

权利要求书

1.一种社区搜索方法，其特征在于，包括：

根据用户对于社区搜索的需求，将用户需求中提及的节点对应于节点变量，写出对应的搜索条件；

将搜索条件转化为多个搜索项；

对于每一搜索项进行单项条件社区搜索；

将各个单项条件社区搜索的结果合并，即对各个单项条件社区搜索的结果取并集进行返回。

2.根据权利要求1所述的社区搜索方法，其特征在于，所述根据用户对于社区搜索的需求，将节点对应于节点变量，写出对应的搜索条件包括：

将用户需求中提及的节点对应为布尔变量；

不允许出现在社区中的节点以逻辑非修饰，社区必须包含的节点无修饰；

必须同时出现在社区中的节点以逻辑与连接，社区必须包含的节点和不允许的包含的节点，也用逻辑与连接；

社区必须包含若干个节点中至少一个需要以逻辑或连接的若干个节点来表示。

3.根据权利要求2所述的社区搜索方法，其特征在于，所述将搜索条件转化为多个搜索项包括：

枚举满足搜索条件的节点变量取值组合，从而得出与搜索条件等价的主析取范式；

将主析取范式通过Quine-McCluskey算法化简为最简与或式；

将最简与或式的每个合取项设置为搜索项；

提取出不同合取项中出现次数最多的一个没有逻辑非修饰的变量，如果含有该变量的合取项多于1，则把这些合取项合并成新的搜索项，重复此步骤直至没有合取项可以进行合并。

4.根据权利要求3所述的社区搜索方法，其特征在于，所述对于每一搜索项进行单项条件的社区搜索包括：

对于合取式形式的搜索项，将其中社区必须包含的节点和不允许包含的节点分别整理成必要节点集和禁止节点集作为单项条件社区搜索过程的输入；

对于由多个合取式合并得到的搜索项，将提取出的一个或者多个公共节点变量根据是否能够出现在社区中整理成必要节点集和禁止节点集作为单项条件社区搜索过程的输入，剩余部分用于对输出结果的判别；

进行单项条件社区搜索，利用必要节点集和禁止节点集从网络图中搜索社区结果，使所得社区包含必要节点集，同时不包含禁止节点集中的节点。

5.根据权利要求4所述的社区搜索方法，其特征在于，所述进行单项条件社区搜索，利用必要节点集和禁止节点集从网络图中搜索社区结果，使所得社区包含必要节点集，同时不包含禁止节点集中的节点包括三种实现方式，分别为：过滤后社区搜索的方式、加权过滤的方式、边搜索边过滤的方式。

6.根据权利要求5所述的社区搜索方法，其特征在于，所述过滤后社区搜索的方式包括：

从网络图中删除禁止节点集，得到不含禁止节点的网络图；

对新的网络图，用必要节点集作为输入进行社区搜索。

7.根据权利要求5所述的社区搜索方法，其特征在于，所述加权过滤的方式包括：

为网络图中所有节点赋以数值权重，令必要节点为1，禁止节点为-1，其余节点为0；

除了必要节点和禁止节点以外，迭代更新每个节点的权重，将其赋值为其在网络图中所有邻居节点权重的均值，即：

设定节点权重阈值λ，保留节点权重大于等于λ的节点，并将其在原网络图中的导出子图提取出来作为新的网络图；

用必要节点集作为输入对新的网络图进行社区搜索。