[发明专利]一种基于边聚集系数的社会网络群体划分方法

摘要

本发明涉及一种基于边聚集系数的网络群体划分方法，该方法具体过程是：读取社交网络数据，构造以社交网络用户为节点，用户关系为边的社交网络图，为每一个用户随机赋予一个唯一的标签值，采用基于边聚集系数的标签传播算法来更新用户节点的标签，经过几步的迭代更新后，紧密连接的节点将会拥有相同的特定标签值。根据本发明实施例的社会网络群体划分方法，根据用户关系图边聚集系数属性，通过改进标签传播算法，对用户群体进行划分，划分结果对网络舆情监测、商业用户挖掘等都具有较好的应用价值。

主权项

一种基于边聚集系数的社会网络群体划分方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤A：读取社交网络数据，构造以社交网络用户为节点，用户关系为边的社交网络图； 步骤B：节点标记：为每一个用户节点随机分配一个唯一的标签值，作为它所属社区的标识； 步骤C：初步社区划分：对图中的所有顶点的标签进行迭代更新，每次迭代后，节点的标签值更新为其邻接节点的标签中数量最多的标签值； 步骤D：社区划分细化：如果有多个标签值的数量同为最大值时，计算待更新节点与邻接节点之间边的边聚集系数，边聚集系数大的邻居节点标签优先被选择进行传播；经过若干次迭代后，每个用户节点邻居中的标签变化趋于稳定； 步骤E：将所有具有相同标签的节点归为一个社区。