[發明專利]網絡社區的發現方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201811565878.4
• 申請日: 2018-12-20
• 公開（公告）號: CN111428741B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 陳川;錢慧;林志偉;凌國惠;張宗一;鄭子彬
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F18/23213
• 分類號: G06F18/23213;G06Q50/00
• 代理公司: 北京市立方律師事務所 11330
• 代理人: 張筱寧

1.一種網絡社區的發現方法，其特征在于，包括：

獲取社交網絡用戶的多源社交網絡數據，所述多源社交網絡數據包括至少兩種數據源對應的數據；

基于每種輔助數據源對應的社交網絡用戶和主要數據源對應的社交網絡用戶之間的用戶關系，分別確定每種輔助數據源與所述主要數據源的關聯關系，其中，所述主要數據源為指定的所述至少兩種數據源中的一種數據源，所述輔助數據源為所述至少兩種數據源中除所述主要數據源之外的數據源，所述用戶關系是指輔助數據源對應的社交網絡用戶和主要數據源對應的社交網絡用戶是否為同一用戶或關聯用戶；

基于所述主要數據源的數據，通過第一聚類算法，得到第一目標函數，所述第一目標函數中包括所述主要數據源對應的求解前的社區指示矩陣；

基于每種輔助數據源的數據，以及每種輔助數據源與所述主要數據源的關聯關系，通過第二聚類算法，得到第二目標函數；

基于所述第一目標函數和所述第二目標函數，得到最終目標函數；

對所述最終目標函數進行求解，得到所述主要數據源對應的求解后的社區指示矩陣；

基于所述求解后的社區指示矩陣，得到所述主要數據源對應的社交網絡用戶的網絡社區的劃分結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每種輔助數據源對應的社交網絡用戶和主要數據源對應的社交網絡用戶之間的用戶關系，分別確定每種輔助數據源與主要數據源的關聯關系，包括：

基于每種輔助數據源所對應的社交網絡用戶和主要數據源對應的社交網絡用戶之間的用戶關系，分別構建每種輔助數據源與主要數據源之間的關系矩陣；

其中，每種輔助數據源對應的關系矩陣用于表征每種輔助數據源與所述主要數據源之間的關聯關系，關系矩陣中的元素用于表征每種輔助數據源對應的社交網絡用戶和主要數據源對應的社交網絡用戶之間的用戶關系。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每種輔助數據源的數據，以及每種輔助數據源與所述主要數據源的關聯關系，通過第二聚類算法，得到第二目標函數，包括：

基于每種輔助數據源的數據，以及每種輔助數據源與所述主要數據源的關聯關系，通過所述第二聚類算法，得到每種輔助數據源對應的子目標函數；

基于每種輔助數據源對應的所述子目標函數，得到所述第二目標函數。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每種輔助數據源對應的所述子目標函數，得到所述第二目標函數，包括：

基于每種輔助數據源對應的所述子目標函數，以及每種輔助數據源對應的權重，得到所述第二目標函數。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述主要數據源的數據，通過第一聚類算法，得到第一目標函數，包括：

基于所述主要數據源的數據，計算所述主要數據源對應的用戶相似度矩陣；

基于所述主要數據源對應的用戶相似度矩陣，通過所述第一聚類算法，得到所述第一目標函數；

所述基于每種輔助數據源的數據，以及每種輔助數據源與所述主要數據源的關聯關系，通過所述第二聚類算法，得到每種輔助數據源對應的子目標函數，包括：

基于每種輔助數據源的數據，計算每種輔助數據源對應的用戶相似度矩陣；

基于每種輔助數據源對應的用戶相似度矩陣和每種輔助數據源對應的關系矩陣，通過所述第二聚類算法，得到每種輔助數據源對應的子目標函數；

其中，每種輔助數據源對應的關系矩陣用于表征每種輔助數據源與所述主要數據源之間的關聯關系，每種輔助數據源對應的關系矩陣是基于每種輔助數據源所對應的社交網絡用戶和主要數據源對應的社交網絡用戶之間的用戶關系構建的矩陣，關系矩陣中的元素用于表征每種輔助數據源對應的社交網絡用戶和主要數據源對應的社交網絡用戶之間的用戶關系。