CN107993156A - 一种基于社交网络有向图的社区发现方法 - Google Patents

一种基于社交网络有向图的社区发现方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于社交网络有向图的社区发现方法，根据三角形的不同类型，提取出其特征，并将其量化作为点与点之间的边权值；然后直接将有向无权图转化为无向有权图，再用改进的标签传播算法来进行社区发现。本发明不仅能解决社交网络中传统社区发现算法不适用于有向图的问题，并且通过算法改进，能极大地提高社区划分的准确性。

Description

一种基于社交网络有向图的社区发现方法
技术领域
本发明涉及社区发现的技术领域，尤其涉及到一种基于社交网络有向图的社区发现方法。
背景技术
随着微博、微信、Facebook等社交网络的普及，社交网络在用户互联网生活中占的比重越来越大。对社交网络产品运营者而言，通过用户画像提取用户特征，为用户提供个性化服务，是当前的热门话题。社区发现是目前用户画像中的一种重要特征提取方法。对用户的社交网络进行社区发现，划分出不同好友圈子，就可以知道用户的社交圈子。对用户所属圈子进行特征画像，又可以反过来反映出用户的社交属性，为用户画像提供特征支持。比如某个信息不全的用户，我们为其划分出同事、亲人、大学同学等圈子，其大学同学圈子全是名校毕业生，我们同样也可以推断出其是名校毕业生，而其同事圈子里的用户都是高收入的领域精英，我们可以推断出该用户也是高收入群体。而在微博这种靠相互关注形成的社交网络则更为复杂。如果我们把A关注B定义成A有一条指向B的有向边，按这种定义方式，A与B之间就可以形成三种可能的边，分别是A->B(A关注B)、A<-B(B关注A)以及A<->B(A、B互相关注)。这种方式形成的社交网络是一个有向网络，分析的难度会更大。
目前常用的社区发现算法有派系过滤算法、CNM算法、标签传播算法等，但是这些算法都是基于无向图的，并不能完美适用于有向图的社区发现。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种能解决社交网络中传统社区发现算法不适用于有向图的问题且能极大地提高社区划分准确性的社区发现方法。
为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：
其基于社交网络中最重要的结构—三角形。若A与B认识，且A、B有共同好友C，则这三人可够成一个三角形，也代表他们关系较为密切。根据有向图的有向特性，三角形如图1所示共7种，社交网络中最为重要的三角形为T2，T3，T4、T5及T6。然后，根据双向边的数目，分为三种类型，分别为一条双向边的T4、T5、T6，两条双向边的T3,及三条双向边的T2。
根据三角形的不同类型，本方案提取出其特征，并将其量化作为点与点之间的边权值；然后直接将有向无权图转化为无向有权图，再用改进的标签传播算法来进行社区发现。
具体步骤如下：
S1、统计网络中的三角形；
S2、计算边权值；
S3、进行加权的标签传播算法。
进一步地，步骤S1统计网络中的三角形的具体步骤为：
遍历每条边ei，j，统计包含该边的三角形总数ti，j；然后分别统计包含该边的T2，T3，T4、T5及T6三角形分别的数目
进一步地，步骤S2计算边权值的具体步骤如下：
S21、根据三角形含双向边的数目，对三角形进行分类；
S22、对三角形类型重要性进行排序；
S23、根据三角形总数，求出重要三角形的占比：
S24、采用sigmoid函数对占比进行归一化，公式如下：
S25、将全部有向边变成无向边，s(ei，j)作为边ei，j的权值，若s(ei，j)为0则取消该边。
进一步地，步骤S22对三角形类型重要性进行排序中，重要性通过多项式对三角形进行非线性求和得到，重要性越高的类，次数越高；公式如下：
其中，α，β，γ为可调节参数。
进一步地，步骤S3包括社区标签预分配和标签传播；
其中，社区标签预分配具体步骤如下：
S31、计算节点重要性；
S32、分配每个节点标签；
标签传播具体步骤如下：
S33、遍历每个节点v，统计其相邻节点所属社区并求出其属于各个社区的从属系数；
S34、更新标签：取从属系数最大的社区标签作为节点v新的社区标签；
S35、遍历迭代，直到没有节点需要再更新标签；
S36、最后拥有同一社区标签的节点属于同一社区。
进一步地，步骤S31节点重要性计算分两步，首先计算每对节点之间的Jaccard相似度，然后计算每个节点的Jaccard相似度之和作为其重要性；
Jaccard相似度公式分别如下：
其中，neighbor(i)表示i的所有邻居结点；
节点重要性公式：
core(i)＝∑j∈neighbor(i)Jaccard(ei，j)。
进一步地，步骤S32的具体步骤为：按节点重要性从大到小的顺序将节点排列得到序列S；按序遍历S中每个节点，对于任一还没被访问过节点v，为v及其未被访问的邻居结点赋予一个新的标签L,标记L中所有节点为已访问；进行此遍历直到所有节点均标记为已访问，则迭代结束；每个节点均分配得到一个标签。
进一步地，步骤S33中，从属系数公式如下：
其中，C为其中的候选社区，wu，v为边ev，u的权值。
与现有技术相比，本方案的原理及优点如下：
本方案根据三角形的不同类型，提取出其特征，并将其量化作为点与点之间的边权值；然后直接将有向无权图转化为无向有权图，再用改进的标签传播算法来进行社区发现。不仅能解决社交网络中传统社区发现算法不适用于有向图的问题，并且通过算法改进，能极大地提高社区划分的准确性。
附图说明
图1为社交网络中三角形的结构示意图；
图2为本发明一种基于社交网络有向图的社区发现方法的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明：
参见附图1-2所示，本实施例所述的一种基于社交网络有向图的社区发现方法，具体步骤如下：
S1、统计网络中的三角形；
遍历每条边ei，j，统计包含该边的三角形总数ti，j；然后分别统计包含该边的T2，T3，T4、T5及T6三角形分别的数目
S2、计算边权值，具体步骤为；
S21、根据三角形含双向边的数目，对三角形进行分类；即T2有三条双向边，代表三者之间两两互相认识，归为一类；T3有两条双向边，代表三者之间有一人与其余两人互相认识，归为第二类；T4、T5、T6有一条双向边，代表三者之间有两人互相认识，与其余一人有认识或被认识关系，归为第三类；
S22、对三角形类型重要性进行排序；
重要性通过多项式对三角形进行非线性求和得到，重要性越高的类，次数越高；公式如下：
其中，α，β，γ为可调节参数。
S23、根据三角形总数，求出重要三角形的占比：
S24、采用sigmoid函数对占比进行归一化，公式如下：
S25、将全部有向边变成无向边，s(ei，j)作为边ei，j的权值，若s(ei，j)为0则取消该边。
S3、进行加权的标签传播算法，算法包括社区标签预分配和标签传播；其中，社区标签预分配具体步骤如下：
S31、计算节点重要性；
节点重要性计算分两步，首先计算每对节点之间的Jaccard相似度，然后计算每个节点的Jaccard相似度之和作为其重要性；
Jaccard相似度公式分别如下：
其中，neighbor(i)表示i的所有邻居结点；
节点重要性公式：
core(i)＝Σj∈neighbor(i)Jaccard(ei，j)；
S32、分配每个节点标签；
按节点重要性从大到小的顺序将节点排列得到序列S；按序遍历S中每个节点，对于任一还没被访问过节点v，为v及其未被访问的邻居结点赋予一个新的标签L,标记L中所有节点为已访问；进行此遍历直到所有节点均标记为已访问，则迭代结束；每个节点均分配得到一个标签。
标签传播具体步骤如下：
S33、遍历每个节点v，统计其相邻节点所属社区并求出其属于各个社区的从属系数；从属系数公式如下：
其中，C为其中的候选社区，wu，v为边ev，u的权值；
S34、更新标签：取从属系数最大的社区标签作为节点v新的社区标签；
S35、遍历迭代，直到没有节点需要再更新标签；
S36、最后拥有同一社区标签的节点属于同一社区。
本实施例不仅能解决社交网络中传统社区发现算法不适用于有向图的问题，并且通过算法改进，能极大地提高社区划分的准确性。
以上所述之实施例子只为本发明之较佳实施例，并非以此限制本发明的实施范围，故凡依本发明之形状、原理所作的变化，均应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于社交网络有向图的社区发现方法，其特征在于：根据三角形的不同类型，提取出其特征，并将其量化作为点与点之间的边权值；然后直接将有向无权图转化为无向有权图，再用改进的标签传播算法来进行社区发现。
2.根据权利要求1所述的一种基于社交网络有向图的社区发现方法，其特征在于：具体步骤如下：
S1、统计网络中的三角形；
S2、计算边权值；
S3、进行加权的标签传播算法。
3.根据权利要求2所述的一种基于社交网络有向图的社区发现方法，其特征在于：所述步骤S1统计网络中的三角形的具体步骤为：
遍历每条边ei，j，统计包含该边的三角形总数ti，j；然后分别统计包含该边的T2，T3，T4、T5及T6三角形分别的数目
4.根据权利要求2所述的一种基于社交网络有向图的社区发现方法，其特征在于：所述步骤S2计算边权值的具体步骤如下：
S21、根据三角形含双向边的数目，对三角形进行分类；
S22、对三角形类型重要性进行排序；
S23、根据三角形总数，求出重要三角形的占比：
<mrow> <mi>R</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>e</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>s</mi> <mi>u</mi> <mi>m</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>e</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <msub> <mi>t</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mn>3</mn> </msup> </mrow> </mfrac> </mrow>
S24、采用sigmoid函数对占比进行归一化，公式如下：
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S25、将全部有向边变成无向边，s(ei，j)作为边ei，j的权值，若s(ei，j)为0则取消该边。
5.根据权利要求4所述的一种基于社交网络有向图的社区发现方法，其特征在于：所述步骤S22对三角形类型重要性进行排序中，重要性通过多项式对三角形进行非线性求和得到，重要性越高的类，次数越高；公式如下：
<mrow> <mi>s</mi> <mi>u</mi> <mi>m</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>e</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>t</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>3</mn> </msup> <mo>+</mo> <mi>&amp;beta;</mi> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>t</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> <mn>3</mn> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <mi>&amp;gamma;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mfrac> <mrow> <msubsup> <mi>t</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> <mn>4</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>t</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> <mn>5</mn> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>t</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> <mn>6</mn> </msubsup> </mrow> <mn>3</mn> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> </mrow>
其中，α，β，γ为可调节参数。
6.根据权利要求2所述的一种基于社交网络有向图的社区发现方法，其特征在于：所述步骤S3包括社区标签预分配和标签传播；
其中，社区标签预分配具体步骤如下：
S31、计算节点重要性；
S32、分配每个节点标签；
标签传播具体步骤如下：
S33、遍历每个节点v，统计其相邻节点所属社区并求出其属于各个社区的从属系数；
S34、更新标签：取从属系数最大的社区标签作为节点v新的社区标签；
S35、遍历迭代，直到没有节点需要再更新标签；
S36、最后拥有同一社区标签的节点属于同一社区。
7.根据权利要求6所述的一种基于社交网络有向图的社区发现方法，其特征在于：所述步骤S31节点重要性计算分两步，首先计算每对节点之间的Jaccard相似度，然后计算每个节点的Jaccard相似度之和作为其重要性；
Jaccard相似度公式分别如下：
<mrow> <mi>J</mi> <mi>a</mi> <mi>c</mi> <mi>c</mi> <mi>a</mi> <mi>r</mi> <mi>d</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>e</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mo>|</mo> <mi>n</mi> <mi>e</mi> <mi>i</mi> <mi>g</mi> <mi>h</mi> <mi>b</mi> <mi>o</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;cap;</mo> <mi>n</mi> <mi>e</mi> <mi>i</mi> <mi>g</mi> <mi>h</mi> <mi>b</mi> <mi>o</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> <mrow> <mo>|</mo> <mi>n</mi> <mi>e</mi> <mi>i</mi> <mi>g</mi> <mi>h</mi> <mi>b</mi> <mi>o</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;cup;</mo> <mi>n</mi> <mi>e</mi> <mi>i</mi> <mi>g</mi> <mi>h</mi> <mi>b</mi> <mi>o</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>|</mo> </mrow> </mfrac> </mrow>
其中，neighbor(i)表示i的所有邻居结点；
节点重要性公式：
core(i)＝∑j∈neighbor(i)Jaccard(ei，j)。
8.根据权利要求6所述的一种基于社交网络有向图的社区发现方法，其特征在于：所述步骤S32的具体步骤为：按节点重要性从大到小的顺序将节点排列得到序列S；按序遍历S中每个节点，对于任一还没被访问过节点v，为v及其未被访问的邻居结点赋予一个新的标签L，标记L中所有节点为已访问；进行此遍历直到所有节点均标记为已访问，则迭代结束；每个节点均分配得到一个标签。
9.根据权利要求6所述的一种基于社交网络有向图的社区发现方法，其特征在于：所述步骤S33中，从属系数公式如下：
<mrow> <msub> <mi>belong</mi> <mi>C</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>v</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munder> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>u</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>C</mi> <mo>,</mo> <mi>u</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mi>n</mi> <mi>e</mi> <mi>i</mi> <mi>g</mi> <mi>h</mi> <mi>b</mi> <mi>o</mi> <mi>r</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>v</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </munder> <msub> <mi>w</mi> <mrow> <mi>u</mi> <mo>,</mo> <mi>v</mi> </mrow> </msub> </mrow>
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