[发明专利]社团划分方法和装置

权利要求书

1.一种社团划分方法，其特征在于，包括：

获取特征关系集合和社交关系集合，其中，所述特征关系集合包括与目标任务相关的行为特征的特征数据集，所述社交关系集合包括待划分社团中用户之间的社交关系的关系数据集；

将所述特征关系集合和所述社交关系集合进行整合，得到整合数据集；

依据模块度函数对所述整合数据集进行社团划分，其中，所述模块度函数表征所述整合数据集中节点之间的紧密程度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征关系集合基于如下步骤构建：

基于所述行为特征构建决策树，其中，所述决策树的每个节点表征一个用户群体；

采样所述决策树上的节点，生成所述特征关系集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述行为特征构建决策树，包括：

从所述行为特征中随机选取部分特征作为所述决策树的第一层节点；

从特征取值空间中选取一个分裂点进行划分；

循环执行上述两个步骤，逐层构建所述决策树，直至遍历所有行为特征或满足预设条件。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采样所述决策树上的节点，生成所述特征关系集合，包括：

对所述节点中的用户群体进行笛卡尔积操作；

采样笛卡尔积操作后的结果，得到所述特征关系集合。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据模块度函数对所述整合数据集进行社团划分，包括：

基于所述模块度函数确定所述整合数据集中各节点的模块度增益，其中，所述模块度增益表征所述节点加入到邻居节点后的模块度，减去所述节点的模块度和所述邻居节点的模块度后所得到的变化量；

将所述节点加入到所述模块度增益最大的邻居节点中，直到所有节点的结构不再变化，得到划分好的社团。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述模块度增益包括第一参数和第二参数，其中，所述第一参数表征所述特征关系集合在所述整合数据集中所占的权重，所述第二参数表征所述社交关系集合在所述整合数据集中所占的权重。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一参数和所述第二参数为依赖所述目标任务的超参数。

8.一种社团划分装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取特征关系集合和社交关系集合，其中，所述特征关系集合包括与目标任务相关的行为特征的特征数据集，所述社交关系集合包括待划分社团中用户之间的社交关系的关系数据集；

整合模块，用于将所述特征关系集合和所述社交关系集合进行整合，得到整合数据集；

划分模块，用于依据模块度函数对所述整合数据集进行社团划分，其中，所述模块度函数表征所述整合数据集中节点之间的紧密程度。

9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-7中任意一项的社团划分方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1-7中任意一项的社团划分方法。