[发明专利]关键节点计算方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.基于头脑风暴优化算法的关键节点计算方法，其特征在于，包括：

获取人际网络中的多个网络节点；

根据所述人际网络及所述网络节点获取多个初始节点集，每一所述初始节点集包括至少一个所述网络节点；

对每一所述初始节点集进行评价，获取每一所述初始节点集的适应度；

基于多个所述初始节点集的适应度对多个所述初始节点集进行聚类处理，获取多个聚类节点集；

根据多个所述聚类节点集，更新多个所述初始节点集；

根据多个更新后的所述初始节点集获取所述人际网络中的关键节点。

2.根据权利要求1所述的基于头脑风暴优化算法的关键节点计算方法，其特征在于，所述基于多个所述初始节点集的适应度对多个所述初始节点集进行聚类处理，获取多个聚类节点集，包括：

根据多个所述初始节点集生成多个聚类节点集；

将每一所述聚类节点集里适应度最高或最低的所述初始节点集设为所述聚类节点集的中心节点集。

3.根据权利要求2所述的基于头脑风暴优化算法的关键节点计算方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取第一预设参数以及第一随机参数；

比较所述第一预设参数和所述第一随机参数的大小关系；

根据所述大小关系判断是否需要更新所述中心节点集；

若需要更新所述中心节点集，则根据每一所述聚类节点集以及每一所述聚类节点集对应的多个所述初始节点集，将每一所述聚类节点集对应的中心节点集更换为每一所述聚类节点集对应的其中一个初始节点集。

4.根据权利要求1所述的基于头脑风暴优化算法的关键节点计算方法，其特征在于，所述根据多个所述聚类节点集，更新多个所述初始节点集，包括：

获取第二预设参数、第二随机参数以及多个所述聚类节点集；

比较所述第二预设参数和所述第二随机参数的大小关系；

根据所述大小关系，判断是否需要更新至少两个所述聚类节点集对应的多个所述初始节点集。

5.根据权利要求4所述的基于头脑风暴优化算法的关键节点计算方法，其特征在于，所述根据所述大小关系，判断是否需要更新至少两个所述聚类节点集对应的多个所述初始节点集，包括：

若需要更新多个所述中心节点集，则获取每一所述聚类节点集对应的所述中心节点集，得到至少两个所述中心节点集；

获取至少两个所述中心节点集所对应的至少两个所述网络节点；

交换至少两个所述网络节点，得到至少两个交叉节点集。

6.根据权利要求4所述的基于头脑风暴优化算法的关键节点计算方法，其特征在于，所述根据所述第二预设参数和所述第二随机参数的大小关系，判断是否需要更新至少两个所述聚类节点集所对应的多个所述初始节点集，包括：

若需要更新多个所述初始节点集，则获取每一所述聚类节点集对应的至少一个所述初始节点集，得到至少两个所述初始节点集；

获取至少两个所述初始节点集所对应的至少两个所述网络节点；

交换至少两个所述网络节点，得到至少两个交叉节点集。

7.根据权利要求5或6所述的基于头脑风暴优化算法的关键节点计算方法，其特征在于，每一所述交叉节点集对应的多个网络节点包括：多个第一节点，每一所述中心节点集对应的多个网络节点包括：多个第二节点；

对应的，所述方法还包括：

获取第三预设参数以及第三随机参数；

比较所述第二预设参数和所述第二随机参数的大小关系；

根据所述大小关系，判断是否需要更新至少一个所述交叉节点集；

若需要更新至少一个所述交叉节点集，则获取至少一个所述交叉节点集对应的至少一个第一节点；

获取至少一个所述中心节点集对应的至少一个第二节点；

将每一所述交叉节点集对应的所述第一节点更新为每一所述中心节点集对应的所述第二节点。