[发明专利]一种基于区块链的软件用户权重值最大化方法

权利要求书

1.一种基于区块链的软件用户权重值最大化方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)输入软件节点网络图Ga＝(Va,Ea)，和节点聚焦的焦点题目za；Va是软件节点网络图Ga中所有用户节点的集合；Ea是软件节点网络图中节点构成的边的集合；

(2)获取与焦点题目有关联的节点，记录节点的坐标，形成区块链区域范围，对区块链区域范围内的节点进行筛选，得到焦点节点集；

(2.1)计算软件节点网络图中用户节点v_a(x,y)对于焦点题目za的敏感度

其中表示焦点题目za在用户节点v_a的分布，即用户节点v_a对焦点题目za的兴趣度；v_a∈Va，a＝1,2,…n，n为Ga中v_a的数量；x,y为节点坐标，v_a(x,y)简写为v_a；

(2.2)计算Ga中Va对于za的兴趣度阈值β_za；

n_Ea为Ea的数量

(2.3)对Ga中每一个用户节点v_a，判断是否成立；若则删除该节点，若保留在焦点节点集

(3)对焦点节点集P_c，生成元组，当与焦点题目有关联的节点产生变化时，重新执行步骤(2)并更新元组；

对焦点节点集P_c生成元组Q_c，为P_c对za中题目兴趣度；H_a为软件节点网络图的子图，为当焦点节点集P_c中的用户节点对题目兴趣度发生改变时，判断节点是否与目标主题相关，如果不相关则删除用户节点的变化；否则更新元组Q_c，得到新的软件节点网络图；

(4)选出权重值最大的潜力节点；

(4.1)令时间序列t＝1，选择元组Q_c中题目兴趣度最大的节点作为潜力节点，记为顶点v_s；

(4.2)检查每个子图(z_i,n_Ea,H_i)，i为节点序号，如果v_s∈V(H_i)则将顶点v_s删除；V(H_i)为在子图H_i内的节点z_i的集合；

(4.3)令t＝t+1，重新执行步骤(4.1)和步骤(4.2)；

(4.4)达到时间序列阈值t＝k，输出顶点集{v_1,v_2,…,v_k}。

2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的软件用户权重值最大化方法，其特征在于，所述用户节点间的联系度J_a代表v_a节点与其他节点之间的联系频率；

公式中，代表节点v_a与其他节点之间联系的次数，N_Ea为软件节点网络图中节点构成的边的数量，n为节点标号。

3.根据权利要求2所述的一种基于区块链的软件用户权重值最大化方法，其特征在于，软件中节点v_a之间信息的传播概率受焦点题目分布的影响；节点之间的焦点题目分布越相似，节点v_a之间信息传播概率就越大；为焦点题目相似度，代表节点va_i之间的焦点题目相似度，节点va_i的焦点题目

公式中，Za代表所有焦点题目的集合，T为焦点题目的个数。

4.根据权利要求3所述的一种基于区块链的软件用户权重值最大化方法，其特征在于，焦点题目接受度代表用户节点v_a对特定焦点题目za的接受程度，

公式中，n_za代表用户节点v_a对焦点题目的接受数目，n_j代表用户节点v_a对特定的焦点题目za_j的信息的接受数目；考虑上面的三个因素，我们可以求出在特定的主题下，节点之间的传播概率的公式。