[发明专利]一种节点识别方法、装置以及设备

说明书

一种节点识别方法、装置以及设备，用以减少计算设备在查找恶意用户等数据筛选时的计算量，提高查询效率的问题。本申请中，先根据多个用户和多个对象之间的交易关系获得第一集合，第一集合中包括M个节点以及M个节点之间的关系构成的图；之后，从第一集合中按照不同的组合选取K个节点，生成第二集合，第二集合中包括K个节点按照不同组合构成的多个子图；再对第二集合中的每个子图进行扩展，得到第三集合，第三集合中包括根据第二集合中的每个子图的节点的顺序扩展得到的多个不同的子图；之后，可以进行K轮采样，每次采样的采样结果可以指示一个目标节点，这样简化了识别节点的过程，提供了节点识别的效率。

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种节点识别方法、装置以及设备。

背景技术

现在，一些网站或应用上可以发布一些对象，对象可以是各种产品、也可以是各种服务，如美容、美发、住宿、美食等；用户可以登录该网站或该应用，浏览这些对象；还可以根据自身需求，选择目标对象进行交易，如购买或评价等。

目前，可以针对网站和应用中记录的用户与对象之间的交易关系，进行一些数据筛选，例如，查找一些恶意用户，查找优质用户或查找优质产品/服务等。

以查找一些恶意用户为例，所谓恶意用户是指对普通产品或服务评价较高，对质量较好的产品或服务给予差评的用户；为了查询这些恶意用户，计算设备需要先将用户与对象之间的交易关系抽象为图，图中各个节点表征用户或对象，节点之间的边表示用户与对象之间的交易关系；计算设备之后需要穷举图中所有可能的子图，对这些子图分别进行分析比较，最终才能确定恶意用户；穷举的代价的下界为Ω(K^K)，K为计算设备预期从图中选取的节点数目。例如计算设备在包括有6节点的图进行查找4个表征恶意用户的节点，需要先枚举每个包括4个节点的子图，之后逐一遍历每个子图，查询含有4个节点的所有边；然后，逐一比较各子图所含边的大小，总的计算代价为105次。但网站和应用记录的用户与对象之间的交易关系数据量较为庞大，穷举图中所有可能的子图以及逐个分析，使得计算量激增，无法高效的查询恶意用户。

发明内容

本申请提供一种节点识别方法、装置以及设备，用以减少计算设备在查找恶意用户等数据筛选时的计算量，提高查询效率的问题。

第一方面，本申请提供了一种节点识别方法，该方法可以由识别装置执行，该识别装置可以部署在计算设备中，该方法包括：

识别装置可以先获取多个用户和多个对象之间的交易关系，之后，根据多个用户和多个对象之间的交易关系获得第一集合，第一集合中包括M个节点以及M个节点之间的关系构成的图，其中，M个节点包括多个用户和多个对象，每个节点用于指示一个用户或一个对象，M为大于4的整数；识别装置可以在第一集合中选取K个节点，K个节点可以构成一个子图，识别装置可以从第一集合中按照不同的组合选取K个节点，K个节点构成的子图作为第二集合中的一个元素，这样生成的第二集合中包括K个节点按照不同组合构成的多个子图，每个子图包括K个节点及K个节点之间的交易关系，K为大于2且小于M的整数；识别装置可以再对第二集合中的每个子图进行扩展，得到第三集合，第三集合中包括根据第二集合中的每个子图的节点的顺序扩展得到的多个不同的子图；识别装置在对第二集合中的每个子图扩展之后，可以进行K轮采样，下面以两次采样为例进行说明。

第一轮采样：识别装置先计算M个节点中的每个节点在第三集合的子图中出现的概率；之后，根据每个节点在第三集合的子图中出现的概率获得第一采样结果，第一采样结果用于指示M个节点中的第一目标节点。

第二轮采样：识别装置计算多个节点组合在第三集合的子图中出现的概率，其中，多个节点组合中的每个节点组合均包括两个节点，且均包括第一目标节点；之后，根据每个节点组合分别在第三集合的子图中出现的概率获得第二采样结果，第二采样结果用于指示M个节点中的第二目标节点。

识别装置进行后续的K-2轮采样的采样过程可以参见第二轮采样，区别在于，后续的第i轮采样中，节点组合中包括的节点数目为i，且包括前i-1轮采样中确定的目标节点。