[发明专利]一种微博网络的社团数量检测方法及检测系统

说明书

本发明提供一种微博网络的社团数量检测方法及检测系统，能够快速准确的确定微博网络的社团数量以及社团中心节点。所述方法包括：根据微博用户之间的关注关系，构建微博用户网络模型；对于微博用户网络模型中的每个用户节点，确定其内聚度和分离度，根据得到的内聚度和分离度确定每个用户节点中心度的标准分数；根据得到的中心度的标准分数，对微博用户网络模型中的用户节点进行筛选，生成候选社团中心节点集合；从候选社团中心节点集合中选择内聚度和分离度满足预设关系的用户节点作为社团中心节点，并确定社团数量。本发明涉及社交网络技术领域。

技术领域

本发明涉及社交网络技术领域，特别是指一种微博网络的社团数量检测方法及检测系统。

背景技术

随着计算机网络技术的迅速发展，人类社会步入了互联网时代，由社会个体间互动形成的社会关系也在物联网技术这一载体上以虚拟社交网络的形式呈现。这种虚拟社交网络使人们相互交流和传递信息的效率较以往大大提高，并且能真实反映社会关系的发展，对社会关系和社会行为的研究具有重要意义。微博作为虚拟社交网络的典型代表，表现出强大的发展态势，并已成为中国网民的主要社交平台。微博用户通过关注机制与网络中的其他用户产生联系，并且通过关注机制实现信息的共享和交流。在形成社交网络的过程当中，具有相同兴趣的用户会聚集在一起，这些用户会一起分享相类似主题的信息，这些用户就逐步形成一种社团结构。社团内部的用户交流频繁，关系紧密，这些用户往往具有相同的兴趣爱好，并且消息能很好地在社团内部传播；而社团之间的用户交流较少，关系疏远，并且社团间的用户的信息传播效果较差。对微博网络中的社团进行识别与发现，有助于实现信息及时推送和兴趣用户的推荐，对于精准营销工作的开展也具有重要的商业价值。

目前，关于社交网络中的社团发现研究已经涌现出大量技术成果，目前的比较成熟的社团发现算法有基于标签传播的方法、基于分割的方法、基于层次聚类的方法、基于模块化质量优化的方法等。这些经典的社团发现方法存在一个重要的问题：它们通过各种技术手段将社交网络划分为若干数量固定的社团，都依赖于一个前提——社交网络中的社团数量是已知的。然而在很多实际任务中，社团数量这一信息通常是难以事先获得的。尤其是对于微博网络，其用户数量极其庞大，网络结构也异常复杂，几乎不可能事先获得准确的社团数量，这将导致社团发现结果失效或有效性大大降低。因此，如何在缺乏先验知识的情况下对微博网络的社团数量进行有效检测，是确保社团发现结果准确可靠的基本前提。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种微博网络的社团数量检测方法及检测系统，以解决现有技术所存在的无法准确获取微博网络的社团数量的问题。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种微博网络的社团数量检测方法，包括：

根据微博用户之间的关注关系，构建微博用户网络模型；

对于微博用户网络模型中的每个用户节点，确定其内聚度和分离度，根据得到的内聚度和分离度确定每个用户节点中心度的标准分数；

根据得到的中心度的标准分数，对微博用户网络模型中的用户节点进行筛选，生成候选社团中心节点集合；

从候选社团中心节点集合中选择内聚度和分离度满足预设关系的用户节点作为社团中心节点，并确定社团数量。

进一步地，每个微博用户对应微博用户网络模型中的一个用户节点；

所述根据微博用户之间的关注关系，构建微博用户网络模型包括：

判断两个微博用户之间是否存在关注关系，若存在，则所述两个微博用户对应的用户节点之间存在一条连边；