1.一种动态社交网络社区演化分析方法，其特征在于，包括如下步骤：针对给定的动态社交网络，从第一个时间片开始，对每个时间片划分该时间片网络对应的社区结构；

根据社区结构划分结果，计算每个时间片网络的superspreader集合和该时间片网络对应的每个社区的superblocker集合；

针对上述superspreader集合，确定每一社区的演化事件1类型；所述演化事件1的类型包括利用superspreader的传播性确定的产生、合并和扩张事件；

针对上述superblocker集合，确定每一社区的演化事件2类型：所述演化事件2的类型包括利用superblocker的破坏网络连通性确定的消失、分裂和缩减事件，其中，所述产生事件的计算模型为

式中，ss表示某一superspreader节点， 代表t时刻的第k个社区，SSt代表t时刻动态社交网络的superspreader集合，SSt‑1代表t‑1时刻动态社交网络的superspreader集合，Birth()＝1代表产生事件为真；

所述合并事件的计算模型为

式中，ss1、ss2表示某两个superspreader节点， 是t‑1时刻的某两个社区，是t时刻第k个社区，SSt‑1代表t‑1时刻动态社交网络的superspreader集合，Merging()＝1表示合并事件为真；

所述扩张事件的计算模型为

式中，ss表示某一superspreader节点， 是t‑1时刻的第k个社区， 是t时刻第s个社区，SSt是t时刻动态社交网络的superspreader集合，SSt‑1代表t‑1时刻动态社交网络的superspreader集合，Expansion()＝1表示扩张事件为真。

2.根据权利要求1所述的动态社交网络社区演化分析方法，其特征在于，所述针对给定的动态社交网络、从第一个时间片开始、对每个时间片划分该时间片网络对应的社区结构，包括如下步骤：

针对给定的动态社交网络，从第一个时间片开始，获得每个时间片网络中各个节点之间的邻居关系；

根据上述邻居关系，通过QCA算法，划分每个时间片网络对应的社区结构。

3.根据权利要求1或2所述的动态社交网络社区演化分析方法，其特征在于，所述计算每个时间片网络的superspreader集合和该时间片网络对应的每个社区的superblocker集合，包括如下步骤：

通过Degree Discount算法，得到每个时间片网络的superspreader集合；

通过CoreHD算法，得到每个时间片网络对应的每个社区的superblocker集合。

4.根据权利要求1或2所述的动态社交网络社区演化分析方法，其特征在于，所述针对上述superspreader集合、确定每一社区的演化事件1类型，包括如下步骤：根据产生事件的计算模型进行演化事件1类型判断，若当前时间片t的superspreader节点在前一个时间片t‑1不存在或者不是superspreader集合中的节点，则判定演化事件1为产生事件，该superspreader节点所代表的社区为当前时间片t新生成的社区；

根据合并事件的计算模型进行演化事件1类型判断，若当前时间片t的同一个社区内的两个superspreader节点在前一个时间片t‑1分别属于不同的社区，则判定演化事件1为合并事件，所述两个superspreader节点所代表的社区在当前时间片t发生合并；

根据扩张事件的计算模型进行演化事件1类型判断，若当前时间片t的某个社区内superspreader节点规模大于前一个时间片t‑1对应社区的superspreader节点规模，则判定演化事件1为扩展事件，所述社区在当前时间片t发生扩张。

5.根据权利要求1或2所述的动态社交网络社区演化分析方法，其特征在于，所述针对上述superblocker集合、确定每一社区的演化事件2类型，包括如下步骤：根据消失事件的计算模型进行演化事件2类型判断，若前一个时间片t‑1的superblocker节点在当前时间片t不存在或不再是superblocker集合中的节点，则判定演化事件2为消失事件，该superblocker节点曾经代表的社区在当前时间片t发生死亡；

根据分裂事件的计算模型进行演化事件2类型判断，若前一个时间片t‑1在同一个社区的两个superblocker节点在当前时间片t分别在两个不同的社区，则判定演化事件2为分裂事件，前一个时间片t‑1的所述社区在当前时间片t发生分裂；

根据缩减事件的计算模型进行演化事件2类型判断，若前一个时间片t‑1的某一社区内superblocker节点规模大于当前时间片t对应社区的superblocker节点规模，则判定演化事件2为缩减事件，所述社区在当前时间片t发生缩减。

6.根据权利要求5所述的动态社交网络社区演化分析方法，其特征在于，所述消失事件的计算模型为

式中，sb表示某一superblocker节点， 表示t‑1时刻第k个社区，SBt‑1表示t‑1时刻动态社交网络的superblocker集合，Death()＝1表示消失事件为真；

所述分裂事件的计算模型为

式中，sb1、sb2表示某两个superblocker节点， 是t‑1时刻的第k个社区， 和 是t时刻的某两个社区，SBt是t时刻动态社交网络的superblocker集合,SBt‑1是t时刻动态社交网络的superblocker集合，Splitting()＝1表示分裂事件为真；

所述缩减事件的计算模型为

s

式中，sb表示某一superblocker节点， 是t‑1时刻的第k个社区，Ct是t时刻的第s个社区，SBt是t时刻的superblocker集合，SBt‑1是t‑1时刻动态社交网络的superblocker集合，Reduction()＝1表示缩减事件为真。

7.一种动态社交网络社区演化分析系统，其特征在于，包括社区划分模块、superspreader集合计算模块、superblocker集合计算模块、基于superspreader的演化事件分析模块、基于superblocker的演化事件分析模块；其中，所述社区划分模块，用于根据给定的动态社交网络，从第一个时间片开始，对每个时间片划分该时间片网络对应的社区结构；

所述superspreader集合计算模块，用于根据所述社区划分模块输出的社区结构划分结果，计算每个时间片网络的superspreader集合；

所述superblocker集合计算模块，用于根据所述社区划分模块输出的社区结构划分结果，计算每个时间片网络对应的每个社区的superblocker集合；

所述基于superspreader的演化事件分析模块，用于针对上述superspreader集合，确定每一社区的演化事件1类型；所述演化事件1的类型包括利用superspreader的传播性确定的产生、合并和扩张；

所述基于superblocker的演化事件分析模块，用于针对上述superblocker集合，确定每一社区的演化事件2类型；所述演化事件2的类型包括利用superblocker的破坏网络连通性确定的消失、分裂和缩减，其中，

所述产生事件的计算模型为

式中，ss表示某一superspreader节点， 代表t时刻的第k个社区，SSt代表t时刻动态社交网络的superspreader集合，SSt‑1代表t‑1时刻动态社交网络的superspreader集合，Birth()＝1代表产生事件为真；

所述合并事件的计算模型为

式中，ss1、ss2表示某两个superspreader节点， 是t‑1时刻的某两个社区，是t时刻第k个社区，SSt‑1代表t‑1时刻动态社交网络的superspreader集合，Merging()＝1表示合并事件为真；

所述扩张事件的计算模型为

式中，ss表示某一superspreader节点， 是t‑1时刻的第k个社区， 是t时刻第s个社区，SSt是t时刻动态社交网络的superspreader集合，SSt‑1代表t‑1时刻动态社交网络的superspreader集合，Expansion()＝1表示扩张事件为真。

8.根据权利要求7所述的动态社交网络社区演化分析系统，其特征在于，所述基于superspreader的演化事件分析模块，包括产生事件判断单元、合并事件判断单元、扩张事件判断单元；其中，

产生事件判断单元，用于根据产生事件模型进行演化事件1类型判断，若当前时间片t的superspreader节点在前一个时间片t‑1不存在或者不是superspreader集合中的节点，则判定所述演化事件1为产生事件，该superspreader节点所代表的社区为当前时间片t新生成的社区；

所述合并事件判断单元，用于根据合并事件的计算模型进行演化事件1类型判断，若当前时间片t同一个社区内的两个superspreader节点在前一个时间片t‑1分别属于不同的社区，则判定演化事件1为合并事件，所述两个superspreader节点所代表的社区在当前时间片t发生合并；

所述扩张事件判断单元，用于根据扩张事件的计算模型进行演化事件1类型判断，若当前时间片t的某个社区内superspreader节点规模大于前一个时间片t‑1对应社区的superspreader节点规模，则判定演化事件1为扩展事件，所述社区在当前时间片t发生扩张。

9.根据权利要求7或8所述的动态社交网络社区演化分析系统，其特征在于，所述基于superblocker的演化事件分析模块，包括消失事件判断单元、分裂事件判断单元、缩减事件判断单元；其中，

所述消失事件判断单元，用于根据消失事件的计算模型进行演化事件2类型判断，若前一个时间片t‑1的superblocker节点在当前时间片t不存在或不再是superblocker集合中的节点，则判定演化事件2为消失事件，该superblocker节点曾经代表的社区在当前时间片t发生死亡；

所述分裂事件判断单元，用于根据分裂事件的计算模型进行演化事件2类型判断，若前一个时间片t‑1在同一个社区的两个superblocker节点在当前时间片t分别在两个不同的社区，则判定演化事件2为分裂事件，前一个时间片t‑1的所述社区在当前时间片t发生分裂；

所述缩减事件判断单元，用于根据缩减事件的计算模型进行演化事件2类型判断，若前一个时间片t‑1的某一社区内superblocker节点规模大于当前时间片t对应社区的superblocker节点规模，则判定演化事件2为缩减事件，所述社区在当前时间片t发生缩减。