[发明专利]动态变化的网络关系图的对齐方法在审
申请号: | 201810089607.X | 申请日: | 2018-01-30 |
公开(公告)号: | CN108319677A | 公开(公告)日: | 2018-07-24 |
发明(设计)人: | 高建良;杜宏亮;奎晓燕;王建新 | 申请(专利权)人: | 中南大学 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06Q50/00 |
代理公司: | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人: | 周咏;米中业 |
地址: | 410083 *** | 国省代码: | 湖南;43 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 对齐 网络关系 动态变化 种子扩展 度数 集合 排序 网络拓扑信息 计算节点 邻居节点 序列计算 种子节点 种子选取 准确率 迭代 算法 输出 | ||
1.一种动态变化的网络关系图的对齐方法,包括如下步骤:
S1.对于变化前的网络关系图G和变化后的网络关系图G’,分别获取两个图中度数最大的m1个节点作为初始种子;
S2.获取步骤S1得到的每个初始种子的邻居节点的度数序列并排序,并根据排序后的度序列计算初始种子之间的相似性;
S3.对于G中的每个初始种子,均在G’中找到相似性值最高的节点并形成G到G’的候选节点对集合;
S4.对于G’中的每个初始种子,均在G中找到相似性值最高的节点并形成G’到G的候选节点对集合;
S5.对步骤S3得到的G到G’的候选节点对集合和步骤S4得到的G’到G的候选节点对集合,求取两个集合的交集,然后在交集中取相似性值最大的n1对节点作为初始的种子对集合;所述n1<m1;
S6.对当前种子对集合中所有节点的邻居节点,选择度最大且不属于种子对集合的前m2个节点,作为本轮的待对齐节点并记为和
S7.对步骤S6得到的任意待对齐节点和计算待对齐节点u和v的第二相似值;
S8.根据步骤S7得到的任意节点u和任意节点v的第二相似值,为集合G中每个待对齐节点在集合G’中找出第二相似值最高的节点,形成从集合G到集合G’的候选节点对集合;
S9.根据步骤S7得到的任意节点u和任意节点v的第二相似值,为集合G’中每个待对齐节点在集合G中找出第二相似值最高的节点,形成从集合G’到集合G的候选节点对集合;
S10.求取步骤S8得到的候选节点对集合和步骤S9得到的候选节点对集合的交集,然后在交集中取第二相似值最高的n2对节点加入到已有的种子对集合,形成新的种子对集合;n2<m2;
S11.判断步骤S10更新后的种子对集合是否已经全部对齐或满足事先设定的对齐比率:
若是,则输出更新后的种子对集合作为最终的对齐结果;
若否,则重复步骤S6~S11,直至步骤S10更新后的种子对集合已经全部对齐或满足事先设定的对齐比率。
2.根据权利要求1所述的动态变化的网络关系图的对齐方法,其特征在于步骤S2所述的计算邻居节点的有序度序列的相似性,具体为采用如下算式进行计算:
式中s(u,v)为节点u和节点v的相似性,R(*)表示节点的邻居节点有序度序列(按升序排列),len(*)表示有序度序列的长度,dis(R(u),R(v))表示节点u和节点v的邻居节点有序度序列的距离,其值为距离矩阵Dis1(R(u),R(v))的最后一行最后一列所对应的值;所述距离矩阵Dis1(R(u),R(v))的计算原则为:
若R(u)×R(v)=0,则Dis1(R(u),R(v))=max{R(u),R(v)};
若R(u)×R(v)≠0,则
Dis1(R(u),R(v))=min{D(R(u)-1,R(v))+1,D(R(u)-1,R(v))+1,unequal(R(u),R(v))};
式中,unequal(R(u),
3.根据权利要求2所述的动态变化的网络关系图的对齐方法,其特征在于步骤S7所述的计算待对齐节点的相似性,具体为采用如下公式计算第二相似值:
score(u,v)=α*N(u,v)+(1-α)*s(u,v)
式中score(u,v)为第二相似值,α为调整系数且0<α<1,N(u,v)表示节点u和节点v的邻居节点中存在的已经对齐的种子数;s(u,v)表示节点u和节点v的邻居节点的有序度序列的相似值。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中南大学,未经中南大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810089607.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:一种刑侦阵控信息管理系统
- 下一篇:一种海量时间序列的分布式索引方法