CN111383125B - 社区划分方法、系统、终端设备及存储介质 - Google Patents

社区划分方法、系统、终端设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开实施例提供一种社区划分方法、系统、终端设备及存储介质，其中，所述方法包括：为网络中每个节点划分兴趣社区；在第一节点和第二节点相遇时，判断所述第二节点是否在所述第一节点的邻居节点集合中；若第二节点在所述第一节点的邻居节点集合中，则计算所述第一节点和第二节点的兴趣相似度；判断所述第一节点和第二节点的兴趣相似度是否大于第一预设阈值；若大于第一预设阈值，则将所述第二节点加入所述第一节点的兴趣社区中。本公开实施例基于节点之间的兴趣相似度高效、合理划分社区，在进行业务传输时能够达到节约节点的缓存空间以及提高数据传输效率的目的。

Description

社区划分方法、系统、终端设备及存储介质
技术领域
本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种社区划分方法、一种社区划分系统、一种终端设备以及一种计算机可读存储介质。
背景技术
在由人携带的智能设备组成的自组织网络中，网络中的节点是携带各种智能设备的人，因此网络中的节点具备了人的社会属性。社会属性会间接影响网络中数据的传输效率，而社会属性中的集群性使得节点与节点之间存在社区结构。合理的利用社区结构对网络中的数据的高效传输具有很大的帮助。
目前常用的社区划分方法主要有：非重叠社区的划分方法和重叠社区的划分方法。其中非重叠社区的划分方法的基本思想是网络中的每个节点进入到彼此的通信范围时，统计节点的接触时长以及节点的接触次数，将接触时长以及接触次数大于阈值的节点加入到该节点的邻居节点集合和该节点的本地社区中，然而只从节点的接触时长和接触次数这一单一的社会属性来考虑，具有一定局限性。其中重叠社区的划分方法的基本思想是网络中所有节点都有一个唯一的标签，节点在移动过程中遇到很多邻居节点，节点需要观察所遇到的所有邻居节点的标签，将出现次数最多的邻居节点的标签作为该节点的标签，如果遇到最大标签数目不唯一时，则从中随机选择一个邻居节点的标签作为该节点的标签，然而该方案的缺点是没有考虑节点的相遇时间，导致社区划分不够合理。
因此，提出一种可以合理划分节点社区的方案是目前亟待解决的问题。
发明内容
本公开提供了一种社区划分方法、系统、终端设备及存储介质，以实现高效、合理划分节点社区，达到节约节点的缓存空间以及提高数据传输效率的目的。
根据本公开实施例的一方面，提供一种社区划分方法，所述方法包括：
为网络中每个节点划分兴趣社区；
在第一节点和第二节点相遇时，判断所述第二节点是否在所述第一节点的邻居节点集合中；
若第二节点在所述第一节点的邻居节点集合中，则计算所述第一节点和第二节点的兴趣相似度；
判断所述第一节点和第二节点的兴趣相似度是否大于第一预设阈值；
若大于第一预设阈值，则将所述第二节点加入所述第一节点的兴趣社区中。
在一种实施方式中，所述在第一节点和第二节点相遇时，判断所述第二节点是否在所述第一节点的邻居节点集合中之后，所述方法还包括：
若所述第二节点不在所述第一节点的邻居节点集合中，则分别获取所述第一节点的累计相遇时间表和累计相遇次数表以及第二节点的累计相遇时间表和累计相遇次数表；
基于所述第一节点的累计时间相遇表和第二节点的累计相遇时间表判断所述第一节点和第二节点的累计相遇时间是否大于第二预设阈值；以及，
基于所述第一节点的累计相遇次数表和第二节点的累计相遇次数表判断所述第一节点和第二节点的累计相遇次数是否大于第三预设阈值；
若所述第一节点和第二节点的累计相遇时间大于第二预设阈值，并且所述第一节点和第二节点的累计相遇次数大于第三预设阈值，则将所述第二节点加入所述第一节点的邻居节点集合中；
执行计算所述第一节点和第二节点的兴趣相似度的步骤。
在一种实施方式中，所述在第一节点和第二节点相遇时，判断所述第二节点是否在所述第一节点的邻居节点集合中之后，以及计算所述第一节点和第二节点的兴趣相似度之前，所述方法还包括：
若所述第二节点在所述第一节点的邻居节点集合中，则判断所述第二节点是否在第一节点的兴趣社区中；
若所述第二节点在所述第一节点的兴趣社区中，则跳出所述计算第一节点和第二节点的兴趣相似度的步骤，并获取所述第二节点的邻居节点集合；
筛选出同时存在于所述第二节点的邻居节点集合和所述第一节点的下一跳邻居节点集合中的第三节点；
计算所述第一节点和第三节点的兴趣相似度，并判断所述第一节点和第三节点的兴趣相似度是否大于第一预设阈值；
若大于第一预设阈值，则将所述第三节点加入所述第一节点的兴趣社区中。
在一种实施方式中，所述方法还包括：
为网络中每个节点设置兴趣空间，所述兴趣空间包括兴趣空间向量；
所述计算所述第一节点和第二节点的兴趣相似度，包括：
分别获取所述第一节点的兴趣空间向量以及所述第二节点的兴趣空间向量；
计算所述第一节点的兴趣空间向量和第二节点的兴趣空间向量的余弦值，得到所述第一节点和第二节点的兴趣相似度。
在一种实施方式中，所述方法还包括：
每隔预设时间段对所述第一节点的兴趣社区中的节点进行筛选删除。
在一种实施方式中，所述每隔预设时间段对所述第一节点的兴趣社区中的节点进行筛选删除，包括：
每隔预设时间段将第一节点的兴趣社区中的节点按照与所述第一节点的累计相遇次数降序排序；
删除所述兴趣社区中与所述第一节点累计相遇次数排序靠后的预设数量个节点。
根据本公开实施例的另一方面，提供一种社区划分系统，所述系统包括：
初始划分模块，其设置为为网络中每个节点划分兴趣社区；
第一判断模块，其设置为在第一节点和第二节点相遇时，判断所述第二节点是否在所述第一节点的邻居节点集合中；
计算模块，其设置为在所述第一判断模块判断为第二节点在所述第一节点的邻居节点集合中时，计算所述第一节点和第二节点的兴趣相似度；
第二判断模块，其设置为判断所述第一节点和第二节点的兴趣相似度是否大于第一预设阈值；
社区加入模块，其设置为在第二判断模块判断为第一节点和第二节点的兴趣相似度大于第一预设阈值时，将所述第二节点加入所述第一节点的兴趣社区中。
根据本公开实施例的又一方面，提供一种终端设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行所述的社区划分方法。
根据本公开实施例的再一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行所述的社区划分方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本公开实施例提供的社区划分方法，通过为网络中每个节点划分兴趣社区，当第二节点在第一节点的邻居节点集合时，基于第一节点和第二节点的兴趣相似度值将所述第二节点划分至所述第一节点的兴趣社区，本实施例基于节点之间的兴趣相似度实现社区的合理、高效划分，在进行业务传输时能够达到节约节点的缓存空间以及提高数据传输效率的目的。
本公开的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本公开而了解。本公开的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本公开技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本公开的实施例一起用于解释本公开的技术方案，并不构成对本公开技术方案的限制。
图1为本公开实施例提供的社区划分方法的流程示意图；
图2为本公开另一实施例提供的社区划分方法的流程示意图；
图3为本公开又一实施例提供的社区划分方法的流程示意图；
图4为本公开实施例提供的社区划分系统的结构示意图；
图5为本公开实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
需要说明的是，需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序；并且，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本公开的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
请参照图1，图1为本公开实施例提供的一种社区划分方法的流程示意图，本公开实施例通过为网络中每个节点划分兴趣社区，当第二节点在第一节点的邻居节点集合时，基于第一节点和第二节点的兴趣相似度值将所述第二节点划分至所述第一节点的兴趣社区，本实施例基于节点之间的兴趣相似度实现社区的合理、高效划分，在进行业务传输时能够达到节约节点的缓存空间以及提高数据传输效率的目的。具体地，所述方法包括步骤S101-S105。
在步骤S101中，为网络中每个节点划分兴趣社区。
本实施例中，首先为网络中每个节点设置一个兴趣社区，并初始化，此时该兴趣社区中只有一个节点，例如定义Ca为节点va的兴趣社区，初始化时，节点va的兴趣社区Ca只有节点va本身，即Ca＝{a}。
在步骤S102中，在第一节点和第二节点相遇时，判断所述第二节点是否在所述第一节点的邻居节点集合中，若第二节点在所述第一节点的邻居节点集合中，则执行步骤S103，否则，结束流程。
在两个节点相遇时，首先判断其中的一个节点是否在另一个节点的邻居节点集合中，进而判断该两个节点的兴趣相似度，可以有效提高社区划分的效率，避免多余的运算量。
可以理解的是，第一节点的邻居节点集合为第一节点通信半径内的其它节点的集合。
在步骤S103中，计算所述第一节点和第二节点的兴趣相似度。
在一些实施例中，基于节点之间的兴趣余弦值计算二者的兴趣相似度，具体地，所述方法还包括以下步骤：
为网络中每个节点设置兴趣空间，所述兴趣空间包括兴趣空间向量；
所述计算所述第一节点和第二节点的兴趣相似度，具体为以下步骤：
分别获取所述第一节点的兴趣空间向量以及所述第二节点的兴趣空间向量；
计算所述第一节点的兴趣空间向量和第二节点的兴趣空间向量的余弦值，得到所述第一节点和第二节点的兴趣相似度。
具体地，通过计算节点之间的兴趣相似度进而实现兴趣社区的划分，进一步的，为每个节点设置兴趣空间并利用节点之间兴趣空间向量计算余弦值得到节点之间的余弦相似度，即兴趣相似度，并在步骤S104中判断所计算得到的节点之间的兴趣相似度值是否大于设定的第一预设阈值，当大于预设阈值时，在步骤S5中将第二节点加入至第一节点的兴趣社区中，需要说明的是，第一预设阈值可以根据实际情况进行适应性设定调整。
在步骤S104中，判断所述第一节点和第二节点的兴趣相似度是否大于第一预设阈值，若大于第一预设阈值，则执行步骤S105，否则，结束流程。
需要说明的是，本领域技术人员可以根据余弦相似度(-1，1)以及实际情况选择其中适应于兴趣相似度判定的某个值作为本实施例的第一预设阈值。
在步骤S105中，将所述第二节点加入所述第一节点的兴趣社区中。
请参照图2，图2为本公开另一实施例提供的社区划分方法的流程示意图，与上一实施例相比，为了进一步提高社区划分的合理性及高效性，本实施例还考虑了当第二节点不在第一节点的邻居节点集合时，判断第二节点是否具备条件可以加入到第一节点的邻居节点集合中，具体地，在第一节点和第二节点相遇时，判断所述第二节点是否在所述第一节点的邻居节点集合中(即，步骤S102)之后，所述方法还包括以下步骤S201-S204。
在步骤S201中，若所述第二节点不在所述第一节点的邻居节点集合中，则分别获取所述第一节点的累计相遇时间表和累计相遇次数表以及第二节点的累计相遇时间表和累计相遇次数表。
需要说明的是，累计时间相遇表为网络中节点与其它节点累计相遇时间的记录表，累计相遇次数表为网络中节点与其它节点累计相遇次数的记录表，网络中的节点在时间窗口内不断更新自身的累计相遇时间表和累计相遇次数表。
在步骤S202中，基于所述第一节点的累计时间相遇表和第二节点的累计相遇时间表判断所述第一节点和第二节点的累计相遇时间是否大于第二预设阈值。
可以理解的是，本领域技术人员可以根据已经在第一节点本地集合的节点与第一节点的累计相遇时间以及实际情况综合考虑，得到第二预设阈值的具体数值。
在步骤S203中，基于所述第一节点的累计相遇次数表和第二节点的累计相遇次数表判断所述第一节点和第二节点的累计相遇次数是否大于第三预设阈值。
可以理解的是，本领域技术人员可以根据已经在第一节点本地集合的节点与第一节点的累计相遇次数以及实际情况综合考虑，得到第三预设阈值的具体数值。
在步骤S204中，若所述第一节点和第二节点的累计相遇时间大于第二预设阈值，并且所述第一节点和第二节点的累计相遇次数大于第三预设阈值，则将所述第二节点加入所述第一节点的邻居节点集合中，并执行步骤S103。
具体地，本实施例通过获取第一节点和第二节点的累计相遇时间表和累相遇次数表，基于第一节点与第二节点的累计相遇时间和累计相遇次数判断第二节点是否具备加入第一节点的邻居节点集合的条件，进而在第二节点具备加入条件时加入第一节点的邻居节点集合，再返回到步骤S102以及后续步骤，例如，当第一节点va和第二节点vb相遇时，va和vb会更新自身的累计相遇时间表和累计相遇次数表，如果节点va和vb的累计相遇时间和累计相遇次数均大于设置的累计相遇时间和累计相遇次数的阈值，则节点vb加入到节点va的邻居节点集合Fa(Ti)中，再进入后续步骤计算节点va和vb之间的相似度，判断节点vb是否可以加入节点va的兴趣社区。
请参照图3，图3为本公开实又一实施例提供的社区划分方法的流程示意图，与上一实施例不同的是，为了进一步提高社区划分的合理性及高效性，本公开实施例还考虑了当第二节点在第一节点的兴趣社区时，进一步判断第二节点的邻居节点是否具备条件加入到第一节点的兴趣社区，具体地，在第一节点和第二节点相遇时，判断所述第二节点是否在所述第一节点的邻居节点集合中之后，以及计算所述第一节点和第二节点的兴趣相似度之前(即，步骤S102之后，以及步骤S103之前)，所述方法还包括以下步骤S301-S305。
在步骤S301中，若所述第二节点在所述第一节点的邻居节点集合中，则判断所述第二节点是否在第一节点的兴趣社区中，若所述第二节点在所述第一节点的兴趣社区中，则跳出步骤S103，并执行步骤S302。
在步骤S302中，获取所述第二节点的邻居节点集合。
在步骤S303中，筛选出同时存在于所述第二节点的邻居节点集合和所述第一节点的下一跳邻居节点集合中的第三节点。
需要说明的是，第一节点的下一跳邻居节点集合为第一节点的下一跳节点的邻居节点集合，其中，第一节点的下一跳节点为第一节点进行数据传输路由的下一跳节点，所述下一跳节点可以为多个。
在步骤S304中，计算所述第一节点和第三节点的兴趣相似度，并判断所述第一节点和第三节点的兴趣相似度是否大于第一预设阈值。
在步骤S305中，若大于第一预设阈值，则将所述第三节点加入所述第一节点的兴趣社区中。
具体地，在计算第一节点和第二节点的相似度之前，先判断第二节点是否已经在第一节点的兴趣社区中，从而避免非必要的数值运算，提高社区划分的效率，若第二节点已经在第一节点的兴趣社区中，说明第二节点的邻居节点集合中的节点可以加入第一节点的兴趣社区的可能性相较其它节点而言更大，本申请通过获取第二节点的邻居节点集合，并筛选出其中同时在第一节点的下一跳邻居节点集合的第三节点，计算第一节点和第三节点的兴趣相似度，并判断第三节点是否可以加入到第一节点的兴趣社区中。例如，第二节点vb在第一节点va的兴趣社区Ca中，即，vb∈Ca，则判断节点vb的所有邻居节点是否满足兴趣相似性条件，以第三节点vc为例，如果vc在第二节点vb的邻居节点集合Fb(Ti)中并且在第一节点va的下一跳邻居节点集合fa(Ti)中，即：vc∈fa(Ti)∧vc∈Fb(Ti)，并且cos(va,vb)大于设置的兴趣相似性阈值simth，则将节点vc加入到节点va的兴趣社区Ca中。
进一步的，网络中的节点不断更新以下参数：节点的邻居节点集合Fa(Ti)，节点的本地兴趣社区Ca，节点的下一跳邻居节点集合fa(Ti)以及节点的累计相遇时间Mi，为进一步提高社区划分的合理性，本实施例通过周期性筛选删除第一节点兴趣社区中相关节点对社区进行定期调整，具体地，所述方法还包括以下步骤：
每隔预设时间段对所述第一节点的兴趣社区中的节点进行筛选删除。
在一种实施方式中，所述每隔预设时间段对所述第一节点的兴趣社区中的节点进行筛选删除，包括：
每隔预设时间段将第一节点的兴趣社区中的节点按照与所述第一节点的累计相遇次数降序排序；
删除所述兴趣社区中与所述第一节点累计相遇次数排序靠后的预设数量个节点。
具体地，可以初始化一个时间窗口Ti，初始化完成后，时间窗口Ti开始计时，在时间窗口Ti下对各节点进行社区划分，判断Ti是否大于设置的时间窗口阈值Tth(即预设时间段)，如果大于，则将节点va的兴趣社区Ca按照相遇次数排序并根据累计相遇次数表删除后20％的节点，当前时间窗口结束，再开始进行下一个时间窗口。
基于相同的技术构思，本公开实施例相应还提供一种社区划分系统，如图4所示，所述系统包括初始划分模块41、第一判断模块42、计算模块43、第二判断模块44以及社区加入模块45，其中，
所述初始划分模块41，其设置为为网络中每个节点划分兴趣社区；
所述第一判断模块42，其设置为在第一节点和第二节点相遇时，判断所述第二节点是否在所述第一节点的邻居节点集合中；
所述计算模块43，其设置为在所述第一判断模块判断为第二节点在所述第一节点的邻居节点集合中时，计算所述第一节点和第二节点的兴趣相似度；
所述第二判断模块44，其设置为判断所述第一节点和第二节点的兴趣相似度是否大于第一预设阈值；
所述社区加入模块45，其设置为在第二判断模块判断为第一节点和第二节点的兴趣相似度大于第一预设阈值时，将所述第二节点加入所述第一节点的兴趣社区中。
在一种实施方式中，所述系统还包括：
第一获取模块，其设置为在所述第一判断模块判断为所述所述第二节点不在所述第一节点的邻居节点集合中时，分别获取所述第一节点的累计相遇时间表和累计相遇次数表以及第二节点的累计相遇时间表和累计相遇次数表；
第三判断模块，其设置为基于所述第一节点的累计时间相遇表和第二节点的累计相遇时间表判断所述第一节点和第二节点的累计相遇时间是否大于第二预设阈值；以及，
第四判断模块，其设置为基于所述第一节点的累计相遇次数表和第二节点的累计相遇次数表判断所述第一节点和第二节点的累计相遇次数是否大于第三预设阈值；
邻居节点集合加入模块，其设置为在所述第三判断模块判断为所述第一节点和第二节点的累计相遇时间大于第二预设阈值，并且所述第四判断模块判断为所述第一节点和第二节点的累计相遇次数大于第三预设阈值时，将所述第二节点加入所述第一节点的邻居节点集合中；
所述计算模块43，还设置为在所述第二节点加入所述第一节点的邻居节点集合中后，计算所述第一节点和第二节点的兴趣相似度。
在一种实施方式中，所述系统还包括：
第三判断模块，其设置为在所述第一判断模块判断为所述第二节点在所述第一节点的邻居节点集合中时，判断所述第二节点是否在第一节点的兴趣社区中；
获取模块，其设置为在所述第三判断模块判断为所述第二节点在所述第一节点的兴趣社区中时，跳出所述计算第一节点和第二节点的兴趣相似度的步骤，并获取所述第二节点的邻居节点集合；
筛选模块，其设置为筛选出所述第二节点的邻居节点集合中在所述第一节点的下一跳邻居节点集合的第三节点；
计算与判断模块，其设置为计算所述第一节点和第三节点的兴趣相似度，并判断所述第一节点和第三节点的兴趣相似度是否大于第一预设阈值；
第二加入模块，其设置为在所述计算与判断模块判断为第一节点和第三节点的兴趣相似度大于第一预设阈值时，将所述第三节点加入所述第一节点的兴趣社区中。
在一种实施方式中，所述系统还包括：
设置模块，其设置为为网络中每个节点设置兴趣空间，所述兴趣空间包括兴趣空间向量；
所述计算模块，包括：
获取单元，其设置为分别获取所述第一节点的兴趣空间向量以及所述第二节点的兴趣空间向量；
计算单元，其设置为计算所述第一节点的兴趣空间向量和第二节点的兴趣空间向量的余弦值，得到所述第一节点和第二节点的兴趣相似度。
在一种实施方式中，所述系统还包括：
删除模块，其设置为每隔预设时间段对所述第一节点的兴趣社区中的节点进行筛选删除。
在一种实施方式中，所述删除模块，包括：
排序单元，其设置为每隔预设时间段将第一节点的兴趣社区中的节点按照与所述第一节点的累计相遇次数降序排序；
删除单元，其设置为删除所述兴趣社区中与所述第一节点累计相遇次数排序靠后的预设数量个节点。
基于相同的技术构思，本公开实施例相应还提供一种终端设备，如图5所示，所述终端设备包括存储器51和处理器52，所述存储器51中存储有计算机程序，当所述处理器52运行所述存储器51存储的计算机程序时，所述处理器52执行所述的社区划分方法。
基于相同的技术构思，本公开实施例相应还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行所述的社区划分方法。
综上所述，本公开实施例提供的社区划分方法、系统、终端设备及存储介质，通过通过为网络中每个节点划分兴趣社区，当第二节点在第一节点的邻居节点集合时，基于第一节点和第二节点的兴趣相似度值将所述第二节点划分至所述第一节点的兴趣社区，本实施例基于节点之间的兴趣相似度实现社区的合理、高效划分，在进行业务传输时能够达到节约节点的缓存空间以及提高数据传输效率的目的；进一步的，在第二节点不在第一节点的邻居节点集合时，判断第二节点是否具备条件加入到第一节点的邻居节点集合，并第二节点判断是否可以加入第一节点的兴趣社区，以及，当第二节点在第一节点的兴趣社区时，进一步判断第二节点的邻居节点是否具备条件加入到第一节点的兴趣社区，以进一步提高社区划分的合理性及高效性。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的范围。

Claims (8)

1.一种社区划分方法，其特征在于，包括：
为网络中每个节点划分兴趣社区；
在第一节点和第二节点相遇时，判断所述第二节点是否在所述第一节点的邻居节点集合中；
若第二节点在所述第一节点的邻居节点集合中，则计算所述第一节点和第二节点的兴趣相似度；
判断所述第一节点和第二节点的兴趣相似度是否大于第一预设阈值；
若大于第一预设阈值，则将所述第二节点加入所述第一节点的兴趣社区中；
在判断所述第二节点在所述第一节点的邻居节点集合中之后，还包括：
判断所述第二节点是否在第一节点的兴趣社区中；
若所述第二节点在所述第一节点的兴趣社区中，则获取所述第二节点的邻居节点集合；
筛选出同时存在于所述第二节点的邻居节点集合和所述第一节点的下一跳邻居节点集合中的第三节点；
计算所述第一节点和第三节点的兴趣相似度，并判断所述第一节点和第三节点的兴趣相似度是否大于第一预设阈值；
若大于第一预设阈值，则将所述第三节点加入所述第一节点的兴趣社区中。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在第一节点和第二节点相遇时，判断所述第二节点是否在所述第一节点的邻居节点集合中之后，还包括：
若所述第二节点不在所述第一节点的邻居节点集合中，则分别获取所述第一节点的累计相遇时间表和累计相遇次数表以及第二节点的累计相遇时间表和累计相遇次数表；
基于所述第一节点的累计时间相遇表和第二节点的累计相遇时间表判断所述第一节点和第二节点的累计相遇时间是否大于第二预设阈值；以及，
基于所述第一节点的累计相遇次数表和第二节点的累计相遇次数表判断所述第一节点和第二节点的累计相遇次数是否大于第三预设阈值；
若所述第一节点和第二节点的累计相遇时间大于第二预设阈值，并且所述第一节点和第二节点的累计相遇次数大于第三预设阈值，则将所述第二节点加入所述第一节点的邻居节点集合中；
执行计算所述第一节点和第二节点的兴趣相似度的步骤。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
为网络中每个节点设置兴趣空间，所述兴趣空间包括兴趣空间向量；
所述计算所述第一节点和第二节点的兴趣相似度，包括：
分别获取所述第一节点的兴趣空间向量以及所述第二节点的兴趣空间向量；
计算所述第一节点的兴趣空间向量和第二节点的兴趣空间向量的余弦值，得到所述第一节点和第二节点的兴趣相似度。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
每隔预设时间段对所述第一节点的兴趣社区中的节点进行筛选删除。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述每隔预设时间段对所述第一节点的兴趣社区中的节点进行筛选删除，包括：
每隔预设时间段将第一节点的兴趣社区中的节点按照与所述第一节点的累计相遇次数降序排序；
删除所述兴趣社区中与所述第一节点累计相遇次数排序靠后的预设数量个节点。
6.一种社区划分系统，其特征在于，包括：
初始划分模块，其设置为为网络中每个节点划分兴趣社区；
第一判断模块，其设置为在第一节点和第二节点相遇时，判断所述第二节点是否在所述第一节点的邻居节点集合中；
计算模块，其设置为在所述第一判断模块判断为第二节点在所述第一节点的邻居节点集合中时，计算所述第一节点和第二节点的兴趣相似度；
第二判断模块，其设置为判断所述第一节点和第二节点的兴趣相似度是否大于第一预设阈值；
社区加入模块，其设置为在第二判断模块判断为第一节点和第二节点的兴趣相似度大于第一预设阈值时，将所述第二节点加入所述第一节点的兴趣社区中；
第三判断模块，其设置为在所述第一判断模块判断为所述第二节点在所述第一节点的邻居节点集合中时，判断所述第二节点是否在第一节点的兴趣社区中；
获取模块，其设置为在所述第三判断模块判断为所述第二节点在所述第一节点的兴趣社区中时，获取所述第二节点的邻居节点集合；
筛选模块，其设置为筛选出所述第二节点的邻居节点集合中在所述第一节点的下一跳邻居节点集合的第三节点；
计算与判断模块，其设置为计算所述第一节点和第三节点的兴趣相似度，并判断所述第一节点和第三节点的兴趣相似度是否大于第一预设阈值；
第二加入模块，其设置为在所述计算与判断模块判断为第一节点和第三节点的兴趣相似度大于第一预设阈值时，将所述第三节点加入所述第一节点的兴趣社区中。
7.一种终端设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行根据权利要求1至5中任一项中所述的社区划分方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，所述处理器执行根据权利要求1至5中任一项所述的社区划分方法。
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