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申请/专利权人：天津大学合肥创新发展研究院

摘要：本发明公开了一种大规模社交网络上的关键用户识别方法，包括以下步骤：步骤1、根据社交网络结构，获取每个用户节点的k跳子图；步骤2、在每个用户节点的k跳子图上通过分层计算，得到用户节点的中介中心性，以及中介中心性的上、下界；步骤3、根据各个用户节点的中介中心性以及中介中心性的上、下界，通过比较判断识别出关键用户，得到关键用户集合。本发明可以在大规模社交网络中快速定位出对信息传播起重要作用的关键用户，为社交网络管理以及舆情预测与控制提供支撑。

主权项：1.一种大规模社交网络上的关键用户识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、根据社交网络结构G，获取每个用户节点i在社交网络结构G上对应的K跳子图步骤2、在每个用户节点i的K跳子图上通过分层计算，得到K跳子图中除用户节点i外的其余任意两个用户节点s、t构成的节点对s,t中用户节点s、t之间间距ds,t，并根据节点对s,t的用户节点间距ds,t，得到K跳子图中节点对s,t关于用户节点i的局部中介中心性bis,t的取值范围；然后，根据局部中介中心性bis,t计算结果，将节点对s,t分为三类，其中局部中介中心性bis,t计算结果为0的节点对归类为第一类，局部中介中心性bis,t计算结果为1的节点对归类为第二类，局部中介中心性bis,t取值范围为介于0到1之间的节点对归类为第三类，并统计第一类节点对的数量H0、第二类节点对的数量H1、第三类的节点对的数量H2；接着，根据第一类节点对的数量H0结合每个用户节点i的K跳子图中节点的总数量n，得到每个用户节点i在K跳子图中的中介中心性上界Cu；并根据第二类节点对的数量H1，得到每个用户节点i在K跳子图中的中介中心性下界Cl；步骤3、统计社交网络结构G中所有用户节点在各自K跳子图中的中介中心性上界，并按照上界降序排序，按顺序依次精确计算节点的中介中心性并放入目标节点集合S中，直到集合大小达到预定目标值；然后，取其中最小的中介中心性bminv作为判断基值；继续按顺序将每个用户节点i的中介中心性上界Cu分别与判断基值bminv进行初次比较判断，若当前用户节点i的中介中心性上界Cu小于或等于判断基值bminv，则认为当前用户节点i不是关键用户节点；若当前用户节点i的中介中心性上界Cu大于判断基值bminv，则计算当前用户节点i的精确中介中心性bi，并将当前用户节点i的精确中介中心性bi与判断基值bminv进行进一步比较判断，进一步比较判断过程为：若当前用户节点i的精确中介中心性bi小于或等于判断基值bminv，则认为当前用户节点i不是关键用户节点；若当前用户节点i的精确中介中心性bi大于判断基值bminv，则认为当前用户节点i为关键用户节点，将当前用户节点i放入目标节点集合S，同时从S中删除bminv对应节点并更新bminv。

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