[发明专利]基于h-core剪枝的网络拓扑重叠群组发现方法及装置

权利要求书

1.一种基于h-core剪枝的网络拓扑重叠群组发现方法，其特征在于，包含以下步骤：

遍历点的连接关系，构建网络拓扑图；

通过基于h-core的最小群组剪枝迭代去除目标网络上的噪声节点；

根据去除噪声节点的目标网络进行基于k-plex结构的网络群组发现。

2.根据权利要求1所述的基于h-core剪枝的网络拓扑重叠群组发现方法，其特征在于，所述遍历点的连接关系，构建网络拓扑图，包括：

在公开数据集上充分遍历拓扑网络中所有节点的度值和节点间的连接关系，得到完整的拓扑信息，删除掉网络拓扑图中所有的自连边，构建网络拓扑图G，G被定义为二元组(V,E)，V＝{v₁,v₂,…,v_n}是n个节点的集合，E＝{(u,v)|u,v∈|V|,u≠v}是边集合，(u,v)是顶点u和顶点v之间的边。

3.根据权利要求2所述的基于h-core剪枝的网络拓扑重叠群组发现方法，其特征在于，所述通过基于h-core的最小群组剪枝迭代去除目标网络上的噪声节点，包括：

根据最大k-plex群组的规模设置参数，不断过滤掉拓扑网络上度过小的噪声节点，保留目标网络上局部连接密集的目标子图；

目标网络降噪是一个迭代循环的过程，不断判断目标子图中节点是否满足大于阈值的最大k-plex群组特征，若满足则进入网络群组发现阶段，否则返回循环步骤继续目标网络降噪；

拓扑图G经过最小群组剪枝后记成D。

4.根据权利要求3所述的基于h-core剪枝的网络拓扑重叠群组发现方法，其特征在于，所述基于h-core的最小群组剪枝具体包括：

根据k-plex的定义，规模为d的k-plexes群组中，所有节点的度都不低于d-k，其中d表示k-plex的规模大小，k为k-plex中定义的常数k；

假设要求最大k-plexes的大小至少是d，这意味着需要删除目标网络上任何度小于d-k的节点，最小群组剪枝通过最小k-plex迭代删除掉拓扑图G中度小于d-k不能组成有效k-plexes群组的节点，定义最小群组剪枝准则如下：

拓扑图G中所有大于或等于d的k-plex都由度大于或等于d-k的节点组成，

G→D＝{D₁,D₂,…,D_n}

其中，D_i表示G剪枝后的连通子图。

5.根据权利要求4所述的基于h-core剪枝的网络拓扑重叠群组发现方法，其特征在于，所述根据去除噪声节点的目标网络进行基于k-plex结构的网络群组发现，具体包括：

枚举剪枝后子图D上所有的最大连通k-plex群组，首先初始化一个B树，存储所有生成的结果；然后根据连接k-plex的图属性，生成单个子图存到H，与B树的数据比较是否重复，不重复即存到B树；最后输出目标子图上所有的k-plex群组，实现所有大于指定阈值的k-plex重叠群组检测。

6.一种基于h-core剪枝的网络拓扑重叠群组发现装置，其特征在于，该装置包括：

网络拓扑图构建模块，用于遍历点的连接关系，构建网络拓扑图；

目标网络降噪模块，用于通过基于h-core的最小群组剪枝迭代去除目标网络上的噪声节点；

目标网络上k-plex结构枚举模块，用于根据去除噪声节点的目标网络进行基于k-plex结构的网络群组发现。