本發(fā)明涉及信息處理，尤其涉及基于大型符號(hào)圖中搜索條件稠密子圖的群體發(fā)現(xiàn)方法。

背景技術(shù)：

1、挖掘社交平臺(tái)中的關(guān)聯(lián)用戶，可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確地內(nèi)容推薦。在現(xiàn)有技術(shù)中，往往將存在互動(dòng)的用戶看做是關(guān)聯(lián)用戶來(lái)進(jìn)行內(nèi)容推薦，即將用戶之間的連接都視為正關(guān)系來(lái)發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)用戶，進(jìn)行相似的內(nèi)容推薦。但是在社交平臺(tái)中，用戶可以對(duì)其他用戶表達(dá)積極或消極的評(píng)價(jià)，現(xiàn)有技術(shù)中并沒(méi)有考慮不同類型的關(guān)系，導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)用戶不準(zhǔn)確，例如對(duì)雖然互動(dòng)很多，但是實(shí)際互相觀點(diǎn)相反的兩個(gè)用戶發(fā)現(xiàn)為關(guān)聯(lián)用戶而對(duì)其進(jìn)行相似的內(nèi)容推薦。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供基于大型符號(hào)圖中搜索條件稠密子圖的群體發(fā)現(xiàn)方法，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中查找的關(guān)聯(lián)用戶不準(zhǔn)確的缺陷，實(shí)現(xiàn)提高關(guān)聯(lián)用戶的準(zhǔn)確性。

2、本發(fā)明提供一種基于大型符號(hào)圖中搜索條件稠密子圖的群體發(fā)現(xiàn)方法，包括：

3、基于待搜索社交數(shù)據(jù)，生成初始符號(hào)圖，所述初始符號(hào)圖中的頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)所述待搜索社交數(shù)據(jù)中的用戶，所述初始符號(hào)圖中的邊對(duì)應(yīng)所述用戶之間的關(guān)系，所述初始符號(hào)圖中的邊的符號(hào)反映所述用戶之間的關(guān)系類別；

4、對(duì)所述初始符號(hào)圖中的頂點(diǎn)進(jìn)行排序，得到排序結(jié)果，按照所述排序結(jié)果依次生成各個(gè)頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的總分支，所述總分支包括必選集和候選集，目標(biāo)頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的總分支中包括的所述必選集中包括所述目標(biāo)頂點(diǎn)，所述目標(biāo)頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的總分支中包括的所述候選集中包括所述目標(biāo)頂點(diǎn)的關(guān)聯(lián)頂點(diǎn)，所述目標(biāo)頂點(diǎn)的關(guān)聯(lián)頂點(diǎn)為在所述目標(biāo)頂點(diǎn)的鄰居頂點(diǎn)集中去除所述排序結(jié)果中在所述目標(biāo)頂點(diǎn)之前的頂點(diǎn)得到的；

5、對(duì)所述總分支進(jìn)行至少一次分支，得到目標(biāo)子分支，所述目標(biāo)子分支滿足預(yù)設(shè)條件，在每次分支時(shí)，基于父分支的所述候選集和所述必選集的并集中頂點(diǎn)的第二符號(hào)鄰居數(shù)量確定樞點(diǎn)，基于所述樞點(diǎn)生成子分支，所述預(yù)設(shè)條件為所述目標(biāo)子分支中的所述并集對(duì)應(yīng)的符號(hào)子圖中任意兩個(gè)頂點(diǎn)均互相連接且任意一個(gè)頂點(diǎn)的第一符號(hào)鄰居數(shù)量不小于，為預(yù)設(shè)值，為所述目標(biāo)子分支對(duì)應(yīng)的子圖中的頂點(diǎn)數(shù)；

6、基于頂點(diǎn)數(shù)量最大的所述目標(biāo)子分支，確定所述待搜索社交數(shù)據(jù)中的目標(biāo)群體。

7、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于大型符號(hào)圖中搜索條件稠密子圖的群體發(fā)現(xiàn)方法，所述基于父分支的所述候選集和所述必選集的并集中頂點(diǎn)的第二符號(hào)鄰居數(shù)量確定樞點(diǎn)之前，包括：

8、獲取所述并集中第一符號(hào)度數(shù)的上界和第二符號(hào)度數(shù)的上界、所述并集中候選頂點(diǎn)的第一符號(hào)度數(shù)和總度數(shù)；

9、基于所述第一符號(hào)度數(shù)的上界、第二符號(hào)度數(shù)的上界、所述第一符號(hào)度數(shù)和所述總度數(shù)確定是否從所述候選集中刪除所述候選頂點(diǎn)。

10、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于大型符號(hào)圖中搜索條件稠密子圖的群體發(fā)現(xiàn)方法，所述獲取所述并集中第一符號(hào)度數(shù)的上界和第二符號(hào)度數(shù)的上界，包括：

11、基于第一預(yù)設(shè)公式獲取所述第一符號(hào)度數(shù)的上界，基于第二預(yù)設(shè)公式獲取所述第二符號(hào)度數(shù)的上界；

12、所述第一預(yù)設(shè)公式為：，為所述第一符號(hào)度數(shù)的上界，s為所述必選集，c為所述候選集，表示所述并集中頂點(diǎn)的第一符號(hào)度數(shù)；

13、所述第二預(yù)設(shè)公式為或，其中表示所述第二符號(hào)度數(shù)的上界，為對(duì)變量的處理函數(shù)，表示中的頂點(diǎn)數(shù)量，。

14、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于大型符號(hào)圖中搜索條件稠密子圖的群體發(fā)現(xiàn)方法，所述基于所述第一符號(hào)度數(shù)的上界、第二符號(hào)度數(shù)的上界、所述第一符號(hào)度數(shù)和所述總度數(shù)確定是否從所述候選集中刪除所述候選頂點(diǎn)，包括：

15、當(dāng)所述候選頂點(diǎn)滿足第一條件、第二條件或第三條件時(shí)，從所述候選集中刪除所述候選頂點(diǎn)；

16、所述第一條件為：，，表示圖中頂點(diǎn)的第二符號(hào)度數(shù)；

17、所述第二條件為：，其中，表示當(dāng)前存在的頂點(diǎn)數(shù)量最大的所述目標(biāo)子分支中的頂點(diǎn)數(shù)；

18、所述第三條件為：，表示所述并集中頂點(diǎn)的總度數(shù)。

19、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于大型符號(hào)圖中搜索條件稠密子圖的群體發(fā)現(xiàn)方法，所述基于父分支的所述候選集和所述必選集的并集中頂點(diǎn)的第二符號(hào)鄰居數(shù)量確定樞點(diǎn)，包括：

20、基于所述并集確定目標(biāo)集，所述目標(biāo)集中包括所述并集中第二符號(hào)度數(shù)不小于所述第二符號(hào)度數(shù)的上界的頂點(diǎn)；

21、對(duì)所述目標(biāo)集進(jìn)行過(guò)濾，得到過(guò)濾集，所述過(guò)濾集中包括所述目標(biāo)集中第二符號(hào)鄰居最多的頂點(diǎn)；

22、在所述過(guò)濾集的頂點(diǎn)中選擇在所述并集中具有最多第二符號(hào)鄰居的點(diǎn)作為所述樞點(diǎn)。

23、根據(jù)本發(fā)明提供的一種基于大型符號(hào)圖中搜索條件稠密子圖的群體發(fā)現(xiàn)方法，所述基于所述樞點(diǎn)生成子分支，包括：

24、當(dāng)所述樞點(diǎn)不屬于所述父分支的所述必選集時(shí)，將所述樞點(diǎn)作為分支點(diǎn)，當(dāng)所述樞點(diǎn)屬于所述父分支的所述必選集時(shí)，將所述樞點(diǎn)在所述父分支的所述候選集中的一個(gè)第二符號(hào)鄰居作為所述分支點(diǎn)；

25、在所述父分支的所述候選集中刪除所述分支點(diǎn)，生成第一子分支的所述候選集，將所述父分支的所述必選集作為所述第一子分支的所述必選集；

26、將所述分支點(diǎn)加入至所述父分支的所述必選集中，得到第二子分支的所述必選集，將所述父分支的所述必選集中所述分支點(diǎn)的鄰居集合作為所述第二子分支的所述候選集。

27、本發(fā)明還提供一種基于大型符號(hào)圖中搜索條件稠密子圖的群體發(fā)現(xiàn)裝置，包括：

28、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊，用于基于待搜索社交數(shù)據(jù)，生成初始符號(hào)圖，所述初始符號(hào)圖中的頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)所述待搜索社交數(shù)據(jù)中的用戶，所述初始符號(hào)圖中的邊對(duì)應(yīng)所述用戶之間的關(guān)系，所述初始符號(hào)圖中的邊的符號(hào)反映所述用戶之間的關(guān)系類別；

29、總分支生成模塊，用于對(duì)所述初始符號(hào)圖中的頂點(diǎn)進(jìn)行排序，得到排序結(jié)果，按照所述排序結(jié)果依次生成各個(gè)頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的總分支，所述總分支包括必選集和候選集，目標(biāo)頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的總分支中包括的所述必選集中包括所述目標(biāo)頂點(diǎn)，所述目標(biāo)頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的總分支中包括的所述候選集中包括所述目標(biāo)頂點(diǎn)的關(guān)聯(lián)頂點(diǎn)，所述目標(biāo)頂點(diǎn)的關(guān)聯(lián)頂點(diǎn)為在所述目標(biāo)頂點(diǎn)的鄰居頂點(diǎn)集中去除所述排序結(jié)果中在所述目標(biāo)頂點(diǎn)之前的頂點(diǎn)得到的；

30、分支模塊，用于對(duì)所述總分支進(jìn)行至少一次分支，得到目標(biāo)子分支，所述目標(biāo)子分支滿足預(yù)設(shè)條件，在每次分支時(shí)，基于父分支的所述候選集和所述必選集的并集中頂點(diǎn)的第二符號(hào)鄰居數(shù)量確定樞點(diǎn)，基于所述樞點(diǎn)生成子分支，所述預(yù)設(shè)條件為所述目標(biāo)子分支中的所述并集對(duì)應(yīng)的符號(hào)子圖中任意兩個(gè)頂點(diǎn)均互相連接且任意一個(gè)頂點(diǎn)的第一符號(hào)鄰居數(shù)量不小于，為預(yù)設(shè)值，為所述目標(biāo)子分支對(duì)應(yīng)的子圖中的頂點(diǎn)數(shù)；

31、目標(biāo)群體確定模塊，用于基于頂點(diǎn)數(shù)量最大的所述目標(biāo)子分支，確定所述待搜索社交數(shù)據(jù)中的目標(biāo)群體。

32、本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述基于大型符號(hào)圖中搜索條件稠密子圖的群體發(fā)現(xiàn)方法。

33、本發(fā)明還提供一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述基于大型符號(hào)圖中搜索條件稠密子圖的群體發(fā)現(xiàn)方法。

34、本發(fā)明還提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述任一種所述基于大型符號(hào)圖中搜索條件稠密子圖的群體發(fā)現(xiàn)方法。

35、本發(fā)明提供的基于大型符號(hào)圖中搜索條件稠密子圖的群體發(fā)現(xiàn)方法，通過(guò)基于待搜索社交數(shù)據(jù)生成初始符號(hào)圖，在初始符號(hào)圖中頂點(diǎn)對(duì)應(yīng)待搜索社交數(shù)據(jù)中的用戶，初始符號(hào)圖中的邊對(duì)應(yīng)用戶之間的關(guān)系，初始符號(hào)圖中的邊的符號(hào)反映用戶之間的關(guān)系類別，對(duì)初始符號(hào)圖進(jìn)行處理，以找到滿足預(yù)設(shè)條件的最大子圖，預(yù)設(shè)條件為任意兩個(gè)頂點(diǎn)均互相連接且任意一個(gè)頂點(diǎn)的第一符號(hào)鄰居數(shù)量不小于，基于查找到的結(jié)果確定待搜索社交數(shù)據(jù)中的目標(biāo)群體，這樣，可以從大量的社交數(shù)據(jù)中查找到互相之間存在緊密關(guān)系，且關(guān)系類型一致的群體，從而提高基于該群體進(jìn)行內(nèi)容推薦的準(zhǔn)確性。