社交网络中的社区识别方法

摘要

本发明提供了一种社交网络中的社区识别方法，该方法包括：通过分析社交网络图的时间进化结构，在问题求解过程中对多种可能解所构成的网络进化模型进行编码，将社交网络转化成低熵值的均匀网络结构，计算社交关系的编码代价，通过聚类算法搜索最优解，得到稳定社区结构。本发明提出了一种社交网络中的社区识别方法，在面对具有链路缺失或具有噪声数据的网络时，有效降低了网络突变和累加误差对社区发现精度的影响，不仅考虑节点直接邻居的影响，还考虑间接邻居的影响，从而降低算法对邻域阈值参数的敏感性，有效提高社区归属结果的准确性。