[发明专利]一种独立级联模型下基于独立路径分析的源定位方法

权利要求书

1.一种独立级联模型下基于独立路径分析的源定位方法，其特征在于，所述方法包括：

在复杂网络中确定初始传播的源节点集合；

根据源节点集合进行独立级联模型扩散，感染至整个网络中的节点，直到不再产生感染节点为止，将感染的节点抽取形成感染网络；

从感染网络中随机选择若干个节点作为观测节点，从观测节点出发，反向扩散形成独立路径集合，并记录每个观测节点的感染时间差；

将相同感染时间差的观测节点记为一个覆盖组，每一个覆盖组具有对应的观测节点，即D_ij＝{O_ij1,O_ij2,...,O_ijk}，其中D_ij表示第j个覆盖组，O_ijk表示覆盖组D_ij中的第k个观测节点，每一个覆盖组D_ij对应的感染时间差为顶点V_i的传播时间，顶点V_i即观测节点O_i到达的感染节点，对于每个观测节点O_i再将其划为到观测点集合G_i，依次选取长度绝对值最小的观测点集合，将对应的V_i作为源节点，再将剩下的观测点集合中涉及到的观测节点删除，直到所有的观测节点都被选用完毕为止；

将每次所得的观测节点对应的路径节点合并到观测点集合G_i中，得到源种子集合。

2.根据权利要求1所述的独立级联模型下基于独立路径分析的源定位方法，其特征在于，所述在复杂网络中确定初始传播的源节点集合包括：

在复杂网络中随机选择节点度较高的多个节点作为源节点集合。

3.根据权利要求1所述的独立级联模型下基于独立路径分析的源定位方法，其特征在于，所述反向扩散形成独立路径集合包括：

对于感染的网络，为每条边定义一个传播概率矩阵，每条边的概率假设为P，当源通过这条边的时候，只有满足概率大于等于P的时候，才可以联通到下一个节点，同时每条边都随机赋予一定的值，作为路径的长度，为网络中的每一个节点都生成一条独立路径。

4.根据权利要求1所述的独立级联模型下基于独立路径分析的源定位方法，其特征在于，依次选取长度绝对值最小的观测点集合，将对应的V_i作为源节点，再将剩下的观测点集合中涉及到的观测节点删除包括：

对每一个观测节点O_i设立G(O_i)＝{D_gh|O_i∈D_gh}，其中G(O_i)表示从所有的覆盖组中找出包含观测点O_i的覆盖组D_i，每一个G(O_i)中至少有一个D_gh相应的感染节点V_g被选为种子源，从|G(O_i)|最小值开始选取，并将对应的V_i作为源节点，再从剩下的G(O_i)中删除已经选到的观测节点。

5.根据权利要求1所述的独立级联模型下基于独立路径分析的源定位方法，其特征在于，所述形成独立路径应用迪杰斯特拉算法最短路径算法。