[发明专利]一种传播网络中感染源的确定方法及装置

权利要求书

1.一种传播网络中感染源的确定方法，其特征在于，包括：

步骤S1：基于影响传播模型计算不同结点作为感染源时，传播网络中每个结点在不同时刻的感染概率，其中，影响传播模型为G＝{V,E,W}，其中，V＝{V₁,V₂,...,V_n}表示传播网络中的n个结点，E表示传播网络中影响关系的有向边集合，W表示有向边上对应的权重集合，同时，并采用集合S＝{S(1),...,S(n)}记录网络中的结点在传播过程结束后的感染状态，其中，S(i)表示传播过程结束后结点Vi的感染状态，S(i)＝1表示传播过程结束后结点Vi被感染，S(i)＝0表示传播过程结束后结点Vi没有被感染；

步骤S2：根据在不同时刻的感染概率，计算不同结点作为感染源时产生收集的观测数据的概率；

步骤S3：根据结点产生观测数据的概率，确定目标结点，将其作为传播感染源；

其中，步骤S1具体包括：

计算每个结点Vs作为感染源时，传播网络中每个结点Vi在t时刻被感染的概率I_si(t)，其中，1≤s≤n，0≤t≤m，

其中，n表示传播网络中结点的个数，m表示时刻单位，N(i)表示能够对结点Vj产生影响的结点的索引集合，Wji表示结点Vj和Vi之间的权重；

步骤S2具体包括：

根据每个结点Vi在t时刻被感染的概率I_si(t)，计算每个结点Vs作为感染源时产生观测数据S的概率p(s)，

其中，S(i)表示收集到的观测数据中结点Vi的状态，S(i)＝1表示结点Vi被感染，S(i)＝0表示结点Vi未被感染。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3具体包括：

根据产生观测数据S的概率p(s)，对传播网络中的n个结点进行排序，将满足预设条件的前k个结点作为感染源，其中，k为大于0的正整数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，k的选取范围为1～n。

4.一种传播网络中感染源的确定装置，其特征在于，包括：

结点感染概率计算模块，用于基于影响传播模型计算不同结点作为感染源时，传播网络中每个结点在不同时刻的感染概率，其中，影响传播模型为G＝{V,E,W}，其中，V＝{V₁,V₂,...,V_n}表示传播网络中的n个结点，E表示传播网络中影响关系的有向边集合，W表示有向边上对应的权重集合，同时，并采用集合S＝{S(1),...,S(n)}记录网络中的结点在传播过程结束后的感染状态，其中，S(i)表示传播过程结束后结点Vi的感染状态，S(i)＝1表示传播过程结束后结点Vi被感染，S(i)＝0表示传播过程结束后结点Vi没有被感染；

结点产生观测数据的概率计算模块，用于根据在不同时刻的感染概率，计算不同结点作为感染源时产生收集的观测数据的概率；

感染源确定模块，用于根据结点产生观测数据的概率，确定目标结点，将其作为传播感染源；

其中，结点感染概率计算模块具体用于：

计算每个结点Vs作为感染源时，传播网络中每个结点Vi在t时刻被感染的概率I_si(t)，其中，1≤s≤n，0≤t≤m，

其中，n表示传播网络中结点的个数，m表示时刻单位，N(i)表示能够对结点Vj产生影响的结点的索引集合，Wji表示结点Vj和Vi之间的权重；

结点产生观测数据的概率计算模块具体用于：

根据每个结点Vi在t时刻被感染的概率I_si(t)，计算每个结点Vs作为感染源时产生观测数据S的概率p(s)，

其中，S(i)表示收集到的观测数据中结点Vi的状态，S(i)＝1表示结点Vi被感染，S(i)＝0表示结点Vi未被感染。

5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被执行时实现如权利要求1至3中任一项权利要求所述的方法。

6.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至3中任一项权利要求所述的方法。