[发明专利]一种基于结构平衡约束的符号网络社区发现方法

说明书

本发明涉及社交网络服务技术领域，公开了一种基于结构平衡约束的符号网络社区发现方法，包括步骤：将符号网络以图的形式表示，构建符号网络邻接矩阵、设置结构平衡约束信息，基于半非负矩阵分解构建社区发现模型，求解社区发现模型，获得社区发现结果。本发明的方法基于结构平衡理论获取节点的结构平衡约束关系，然后作为正则约束项纳入基于半非负矩阵分解的符号网络社区发现模型进行节点社区指示矩阵的求解，最后通过判断节点社区归属强度大小获得社区划分结果，从而进一步提高社区发现质量。

技术领域

本发明涉及社交网络服务技术领域，具体涉及一种基于结构平衡约束的符号网络社区发现方法。

背景技术

符号网络是一种节点关系存在正负两种类型的复杂网络，例如社交网络就存在信任-不信任、赞成-反对以及喜欢-不喜欢等具有相反性质的用户关系。符号网络社区发现的途径是对网络节点进行分区划分，同一分区内的节点之间要求尽可能是正关系，并且链接紧密；不同分区之间的节点则要求尽可能是负关系，并且链接稀疏。符号网络社区发现不仅可以帮助理解符号网络的结构特征和演变趋势，而且还具有重要的应用价值，例如可以应用于挖掘政治社交网络的联盟和敌对团体、挖掘电商社交网络的相似用户群体并进行社会化营销。

目前符号网络社区发现问题已经吸引了许多研究人员的关注并提出了一些解决方法，其中包括基于谱聚类的方法、基于符号模块度优化的方法、基于博弈论的方法以及基于统计推理的方法。虽然现有方法都在一定程度上可以解决符号网络的社区发现问题，但都忽视了结构平衡理论这一符号网络中的重要基础理论对于提高社区发现性能的影响，因此现有符号网络社区发现方法仍然有改进的空间。

发明内容

针对背景技术所存在的不足，本发明进行针对性设计，提供了一种基于结构平衡约束的符号网络社区发现方法，基于结构平衡理论获取节点的结构平衡约束关系，然后作为正则约束项纳入基于半非负矩阵分解的符号网络社区发现模型进行节点社区指示矩阵的求解，最后通过判断节点社区归属强度大小获得社区划分结果，从而进一步提高社区发现质量。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于结构平衡约束的符号网络社区发现方法，具体包括如下步骤：

步骤1：符号网络形式化表示为无向图G＝(V,E₊,E_-)；其中V＝{v₀,v₁,...,v_n-1}表示n个网络节点的集合，E₊表示网络节点之间正连接边的集合，E-表示网络节点之间负连接边的集合，其中，即两个节点之间不可能同时存在正连接边和负连接边；

步骤2：构建符号网络邻接矩阵A和结构平衡约束信息矩阵M；

构建一个n×n的邻接矩阵A＝[a_ij]^n×n表示节点之间的连接边信息，其中n为所述符号网络中节点的数量；

构建一个约束矩阵M＝[m i_s]^n×n表示所有正关系约束对，当v_i和v_s之间存在大概率的正关系约束时，则m_is＝1，否则m_is＝0；

步骤3：基于半非负矩阵分解构建社区发现模型；

步骤4：求解社区发现模型获得W和H矩阵；

步骤5：根据H获得社区发现结果。