利索能及
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专利号: 2015101165275
申请人: 重庆邮电大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-06-16
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种引入量化指标的时变网络社区演化可视化方法,其特征在于,包括以下步骤:对时变网络序列的时间步子网络进行静态社区划分,即将时间步子网络中的每一个社区都一一对应到单独的时变社区,对相邻时间步子网络的静态社区两两比对,根据相似函数划分时变网络的时变社区;将时间步子网络的静态社区抽象为节点得到抽象图,该抽象图中确定社区位置转化为确定对应抽象节点的位置,根据抽象节点所受时变向心力、引力和斥力对抽象图进行全局布局确定社区的布局位置,时变向心力用于调整节点距离可视化中心的相对位置,根据公式ft(v)=rt(|P[v]-δ|-Stab(VCi)t*R)确定时变向心力ft(v),其中,rt为时变向心力调节参数,P[v]是节点v当前位置,δ是画图区域中心,R是作图区域半径,VCi为抽象节点v对应的时间步社区所属的时变社区,Stab(VCi)t为时刻t时变社区VCi的稳定性;

将所有静态社区中节点按照不同来源各自进行区分,刻画社团成员组成的演变情况,使用户可以观察社团的局部结构;采用同心圆环作为可视化背景,静态社区中节点按照不同来源进行布局,即将在上一时间步就属于本动态社区的节点布局在内层同心圆上,将在上一时间步不属于本动态社区,但属于其他动态社区的节点,以及在当前时间步新出现的节点布局在外层同心圆上,可视化结果上加入鼠标响应,使用户可以观察社区的局部结构,强化社团位置与稳定性量化指标映射信息的可读性。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述静态社区划分方法进一步包括:根据网络规模和用户需求将t时刻子网络Gt划分为一系列社区,得到对应t时刻静态社区划分Ct={c1t,c2t,…,clt},其中元素cit即为t时刻子网络Gt的第i个静态社区。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据公式: 计算t-1时

刻子网络Gt-1的第i个社区cit-1和t时刻子网络Gt的第j个社区cjt的相似度,若则社区cit-1和cjt属于同一个时变社区,其中threshold为阈值。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将时变网络社区演化的稳定性与社区的布局位置进行映射,由时变社区的稳定性确定所有节点的时变向心力,根据相连节点之间的引力、所有节点之间的斥力以及时变向心力确定社区的位置。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,使用前一时刻的社区抽象网络布局结果作为当前时刻的初始布局,且节点所受引力和斥力的大小由节点的稳定性决定。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述节点按照不同来源各自进行区分具体为:在任一时刻社区成员的来源包括:(1)在上一时刻属于本社区的节点,(2)在上一时刻不属于本社区,但属于其他社区的节点,(3)在当前时刻新出现的节点;第(1)、(3)类节点使用当前时刻所属社区颜色着色,第(2)类节点按其在上一时刻所属社区颜色着色,初始时刻社区内所有节点均视为第(3)类节点。

7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据公式

确定节点所受引力 和斥力 其

中,P[u]、P[v]是节点u、v当前位置,k为节点u、v间的理想距离。

8.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,时变向心力的大小随迭代次数增加而逐渐增加,以减弱时变向心力所带来的点边交叉现象。