一种错误累积敏感的增量式动态社区发现方法及系统

摘要

本发明涉及一种错误累积敏感的增量式动态社区发现方法及系统，其中，方法包括：计算给定动态社交网络的错误累积最佳阈值；在第一个时间片，采用静态方法获得动态社交网络的初始社区结构；从第二个时间片开始直到结束，判断当前时间片的错误累积预估值是否超过错误累积最佳阈值，是，则重新进行社区划分，获得当前时间片社区结构；否，则动态更新增量节点的社区归属，获得当前时间片的社区结构。本发明充分考虑了传统增量式动态社区发现中存在的错误累积现象，对每个时间片的错误累积进行了预估，并根据错误累积预估结果选择合适策略进行社区发现，在确保社区发现效率的基础上，提高了社区发现的准确性。