同时融合节点与社团演化趋势的层次贝叶斯社团检测方法

摘要

本发明公开了一种同时融合节点与社团演化趋势的层次贝叶斯社团检测方法，以连续的网络快照表示动态网络，该动态网络中包含属于不同社团的节点，该方法包括：建立层次贝叶斯动态生成模型，以社团级别的转移倾向矩阵为基础，所述社团级别的转移倾向矩阵的每一行由狄利克雷分布的参数产生，加入节点级别的社团演化参数形成层次贝叶斯生成模型，用以刻画节点在动态网络中的社团演化异质性；利用动态网络快照中的连续的网络快照W的所有边，采用变分EM算法估计层次贝叶斯生成模型的所有参数，得出每个变分参数的更新规则；通过不断的迭代，更新上述所有参数，使得变分分布逼近其对应的后验分布，直至收敛，至此，得出每个节点的最终社团归属。