[發明專利]一種基于屬性圖信息的社交網絡社團發現方法和系統

在審

• 申請號: 202010947352.3
• 申請日: 2020-09-10
• 公開（公告）號: CN112084424A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 許明;潘翔宇;胡倫
• 申請（專利權）人: 深圳市萬佳安人工智能數據技術有限公司
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06F17/11;G06F17/16;G06Q50/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于屬性圖信息的社交網絡社團發現方法，其包括以下步驟：

S1.服務器對社團發現裝置發出社交網絡社團發現的指令；

S2.社團發現裝置裝置接收社交網絡中海量的數據信息，將社交網絡抽象為網絡數據；

S3.社團發現裝置應用統計學知識和信息學理論對網絡數據進行預處理，并構建鄰接矩陣、屬性關聯度矩陣和隸屬度矩陣；

S4.社團發現裝置基于S3中的鄰接矩陣、屬性關聯度矩陣和隸屬度矩陣，構建關于隸屬度矩陣的最優化模型；

S5.針對S4中得到最優化模型，社團發現裝置通過應用拉格朗日乘子法，引入拉格朗日乘子，通過Karush-Kuhn-Tucker(KKT)條件來獲得更新公式。

S6.社團發現裝置初始化隸屬度矩陣，基于S5得到的更新公式迭代更新隸屬度矩陣直到S4中的最優化模型收斂，記錄此時的隸屬度矩陣作為最佳隸屬度矩陣。

S7.社團發現裝置根據S6所得最佳的隸屬度矩陣，獲取所發現得社團。

2.根據權利要求1所述的一種基于屬性圖信息的社交網絡社團發現方法，其特征在于，步驟S2在計算屬性關聯度矩陣時首先考慮屬性間是否存在關聯，再通過信息學理論計算屬性間的關聯程度，最后獲得節點間的屬性關聯程度，以滿足充分考慮社交網絡中與節點相關聯的屬性信息。

3.一種根據權利要求1-2任意一項所述的基于屬性圖信息的社交網絡社團發現方法的社團發現裝置，其特征在于，包括網絡構建模塊、數據預處理模塊、模型構建模塊、模型求解模塊、社團發現模塊以及結果展示模塊。其中：

所述網絡構建模塊和數據預處理模塊相連接，網絡構建模塊用于將包含了大量屬性信息的社交網絡構建成為一個屬性網絡，并將構建好的屬性網絡傳遞給數據預處理模塊。

所述數據預處理模塊和模型構建模塊相連接,數據預處理模塊對網絡數據進行預處理，計算獲得鄰接矩陣、屬性關聯度矩陣，定義隸屬度矩陣，并將這些矩陣傳遞給模型構建模塊。

所訴模型構建模塊和模型求解模塊相連接，模型構建模塊根據輸入參數和數據預處理結果構建關于隸屬度矩陣的最優化模型，并將該模型傳遞給模型求解模塊。

所訴模型求解模塊和社團發現模塊相連接，模型求解模塊將得到的最優化模型應用拉格朗日乘子法進行求解，獲得最優的隸屬度矩陣，并將其傳遞到社團發現模塊。

所述社團發現模塊和結果展示模塊相連接，社團發現模塊基于最優的隸屬度矩陣，應用基于劃分的方法，將每個節點劃分到相應社團中以完成社團發現任務。最后社團發現結果被傳遞給結果展示模塊。

4.根據權利要求3所述的一種基于屬性圖信息的社交網絡社團發現方法的社團發現裝置，其特征在于，將傳統的社團發現問題轉化為一個最優化問題，來使得所發現的社團內的用戶具有緊密聯系且社團內的用戶屬性密切相關。

5.根據權利要求3所述的一種基于屬性圖信息的社交網絡社團發現方法的社團發現裝置，其特征在于，所述最優化模型考慮到了節點對于社團隸屬度的模糊性，通過求解隸屬度矩陣來進行社團發現，能夠發現更具有實際意義的社團。