[发明专利]一种基于大规模属性网络的节点相似性搜索方法

权利要求书

1.一种基于路径采样的大规模属性网络节点相似性搜索方法，所述包括下述步骤：

S1、根据给定的属性网络，构建出一个属性增广图；

S2、根据构建出的属性增广图，初始化传播概率；

S3、根据传播概率，在属性增广图中进行单源路径采样，当路径数量达到R值时停止采样，并对这些路径进行索引；

S4、运用索引的路径计算出节点相似性；

S5、对相似性进行排序，返回搜索节点。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述的步骤S1具体包括：

用G(V,E,V_A,W,W_A)表示一个无向加权的属性网络，其中V是节点的集合，E是边的集合，A是属性的结合，W是一个矩阵代表边的权值，W_A是一个用来表示节点-属性关系的|V|×|V_A|二值矩阵；属性增广图是在原图的基础上，加入属性作为新的节点，加入节点的属性关系作为新的边。

3.根据权利要求2所述的方法，具体地，给定一个属性网络G，它的属性增广图G_A构建流程如下：G_A中节点集合由G的节点集合V和属性集合V_A构成，这里将V称为G_A的结构节点集合，V_A称为G_A的属性节点集合；G_A中边集合由G的边集合E以及节点与属性的关系构成的边的集合E_A构成，(v,a)∈E_A当且仅当W_A^(v,a)＝1，且边的权值都为1，最终构成的属性增图可以表示为G_A＝(V∪V_A,E∪E_A,W∪W_A)。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述步骤S2具体包括：

步骤S2是在S1构建的属性增广图G_A基础上进行转移概率的计算，G_A中有两种节点：结构节点和属性节点，在进行路径采样时，这两类节点之间可以组合成四种随机游走方式，它们的转移概率是不一样的，具体地，对于一个结构节点u∈V,它可转移到一个结构节点或者一个属性节点，并且选择任何一类节点的概率是相同的，假设一个结构边(u,v)的权值用ω_uv表示，那么从一个结构节点u转移到结构节点v的概率为：

$p(u,v)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{{\mathrm{\ω}}_{uv}}{\underset{w\∈N\left(u\right)}{\Σ}{\mathrm{\ω}}_{uw}},& if(u,v)\∈E\\ 0,& otherwise,\end{array}\right.$

其中，N(u)表示u的邻居集合，节点的不同属性对节点具有不同的重要性，且属性出现的概率越大，这种重要性就越弱，为了区分属性节点在路径采样时的不同重要性，将一个结构节点u转移到一个属性节点a的概率定义为：

$p(u,a)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1-p\left(a\right)}{\underset{b\∈A\left(u\right)}{\Σ}(1-p(b\left)\right)},& if(u,a)\∈E_A\\ 0,& otherwise,\end{array}\right.$

其中，p(a)是属性在所有结构节点中出现的概率，A(u)是u的属性集合；

对于一个属性节点a，它随机游走至一个结构性节点，且转移概率为：

$p(a,u)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{\left|V_a\right|},& if(a,u)\∈E_A\\ 0,& otherwise,\end{array}\right.$

其中，|V_A|是拥有属性a的结构节点的数量，两个属性节点之间的转移概率为0，即：p(a,b)＝0,b∈V_A。