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申请/专利权人：公安部第三研究所

摘要：本发明涉及一种基于共群关系实现社交群体关系紧密性计算处理的方法，首先获取重点用户账号数据和给定的特定群账号数据，并对获取后的数据进行数据清洗得到重点用户账号集合以及特定类型群集合，并针对该获取的集合进行最大矩形面积模型初始计算，将任意两个同群中具有重点账号特征人员数量不为0的特定类型群中的重点用户账号保留到集合ΩG中进行循环迭代计算，并更新集合ΩG以及最大矩形面积模型，直到集合ΩG为空，则模型计算结束，得到面积最大的最大矩形面积模型。本发明还涉及一种相应的系统、装置、处理器及其存储介质。采用了本发明的相应的方法、系统、装置、处理器及其存储介质，可以计算获取与该重点用户联系紧密的其他重点用户。

主权项：1.一种基于共群关系实现社交群体关系紧密性计算处理的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：1获取重点用户账号数据和给定的特定群账号数据；2将获取到的所述的重点用户账号数据和给定的特定群账号数据进行数据清洗后，得到重点用户账号集合以及特定类型群集合；3根据数据清洗后得到的所述的重点用户账号集合以及特定类型群集合进行最大矩形面积模型初始计算；4所述的步骤3计算完成后，将任意两个同群中重点人员数量不为0的特定类型群中的重点用户账号保留到集合ΩG中，用于下一轮次的计算；5重复迭代上述步骤4，并更新所述的集合ΩG中的账号信息以及最大矩形面积模型；6当所述的集合ΩG中的账号为空，则模型计算结束，得到面积最大的最大矩形面积模型；所述的步骤1具体包括以下步骤：1.1根据经过标记的特定类型群集合获取该特定类型群集合的类标签群中的重点用户账号集合1.2根据该重点用户账号集合中给定的重点账号获取其中各个重点人员加过的群；1.3导出特定类型群集合GO和重点用户账号集合CO用于进行后续步骤的处理；所述的步骤2具体为：将满足清洗规则的集合按照紧密社交关系规则进行数据清洗，得到标准群集合GN以及标准用户集合CN；所述的清洗规则的满足条件具体为：所述的特定类型群集合中的各个群满足系统预设的人员数量，且所述的重点用户账号集合中的重点用户满足系统预设的加群数量；所述的得到标准群集合GN，具体为：根据以下公式计算得到标准群集合GN： 其中，getOwnerID函数为输入是任意的群账号，该函数输出为特定群账号中重点账号集合，len函数为计算集合的长度，为任意群，GO为初始获取到的全部特定类型群集合；所述的得到标准用户集合CN，具体为：根据以下公式计算得到标准用户集合CN： 其中，getGroupID函数为输入是任意的重点账号，该函数输出为重点账号加过的群的集合，len函数为计算集合的长度，为任意账号，CO为初始获取到的全部重点用户账号集合；所述的步骤3具体包括以下步骤：3.1定义初始同群中的重点人员数为系统预设人数m，该重点人员加入群数量的最大值定义为k；3.2将所述的步骤2中经过数据清洗后得到的所述的重点用户账号集合中，任选系统预设个数的重点账号；3.3计算所述的重点人员加入群数量的最大值k，所述的最大值k根据以下公式进行计算： 其中，A接口为用来获取给定的若干个重点账号共同加入过的群的群账号，i为第i个账号，为第i个账号所在的第N个重点用户账号集合，j为第j个账号，为第j个账号所在的第N个重点用户账号集合，K是任意两个重点账号共同加过的群数量的集合，max为取最大值；3.4计算所述的最大矩形面积模型S，所述的最大矩形面积模型S根据以下公式确定：S＝m×k；所述的步骤5具体包括以下步骤：5.1重复所述的步骤4，当每一次迭代循环所述的步骤4时，该初始定义的同群中的重点人员数均在前一次的系统预设人数m的基础上更新为m+1；5.2根据每一次更新后获得的所述的系统预设人数m遍历所述的集合ΩG，并将该集合ΩG中同群数量不为0的重点账号集合进行更新，从而得到最新的集合ΩG以及最大矩形面积模型S。

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百度查询： 公安部第三研究所 基于共群关系实现社交群体关系紧密性计算处理的方法、系统、装置、处理器及其存储介质