[发明专利]一种基于等价结构挖掘网络资产图的化简方法

说明书

本发明公开了一种基于等价结构挖掘网络资产图的化简方法，该方法包括：S01、分类并定义等价结构：将等价结构进行分类并定义各类的判别方法；S02、统计并为等价结构节点贴上标签：根据步骤S01定义的等价结构以及判别方法对原始数据进行统计，为对应等价结构的节点标识特定的标签，然后进行分类；S03、设计化简方案：根据步骤S02的分类及统计结果，通过化简比例计算函数进行“非独立型等价结构”的化简，通过固定的化简方案对“独立型弱等价结构”进行化简；S04、根据等价结构化简比例处理数据。本申请可以有效解决资产图谱中视觉冗余的问题，同时还能保持化简前后整体拓扑结构的一致性，适合推广应用。

技术领域

本发明属于数据可视化技术领域，特别涉及一种基于等价结构挖掘网络资产图的化简方法。

背景技术

网络资产图谱中，丰富的资产之间通过各种各样的方式产生关联，形成了错综复杂的资产图谱拓扑结构。这种点、边双异质的高复杂性资产图谱中包含有丰富多样的局部结构，在业务层面和拓扑结构层面等都具有一定的意义。特别是，在这些局部结构中，存在一些等价结构，它们在拓扑上、业务上、视觉上都表现出高度相似性，也可以认为是冗余性。例如，在网络资产的图谱中，簇型结构(或星型结构)是非常常见的。在网络黑(灰)产图谱中，从业务上，这类结构很可能是一个团伙，而从拓扑结构上，这类结构往往又体型庞大，且内部具有一致性(如图2)，容易造成视觉上的冗余。由于其内部结构相似，所以对其拓扑结构进行一定程度上的化简不会影响其业务逻辑。又例如，桥型结构在网络资产图谱中也是非常常见的。在网络黑(灰)产图谱中，从业务上，这类结构很可能联系两个团伙，而从拓扑结构上，这类结构内部同样基本一致(如图3)，容易造成视觉上的冗余。

发明内容

为解决目前技术存在的缺陷和不足，本发明的目的在于提供一种基于等价结构挖掘网络资产图的化简方法。该化简方法有效地解决了资产图谱中视觉冗余的问题，同时还能保持化简前后整体拓扑结构的一致性，以帮助人们对网络资产图谱的研究和可视分析，适合推广应用。

本发明的目的通过下述技术方案实现：

一种基于等价结构挖掘网络资产图的化简方法，包括如下步骤：

S01、分类并定义等价结构：将等价结构分类为一级簇级结构、桥级结构、簇桥结构、多级簇结构以及独立型弱等价结构，并定义所述一级簇级结构、桥级结构、簇桥结构、多级簇结构以及独立型弱等价结构的判别方法；

S02、统计并为等价结构节点贴上标签：根据步骤S01定义的等价结构以及判别方法对原始数据进行统计，为对应等价结构的节点标识特定的标签，然后进行分类；

S03、设计化简方案：根据步骤S02的分类及统计结果，通过化简比例计算函数进行“非独立型等价结构”的化简，通过固定的化简方案对“独立型弱等价结构”进行化简；

S04、根据等价结构化简比例处理化简数据。

进一步地，所述基于等价结构挖掘网络资产图的化简方法，还包括如下步骤：S05、迭代优化化简方案：根据图谱的化简效果，对比评估化简效果对整体拓扑结构以及业务逻辑的影响程度，进行迭代优化化简方案。

进一步地，步骤S01中，

所述一级簇级结构、桥级结构、簇桥结构以及多级簇结构为非独立型等价结构；所述一级簇级结构为度数为1、且与簇中心节点相连的数量大于3的节点群。

在本申请中，所述等价结构的分离基于局部特征规律进行分类。原始数据里的节点已经带有是否为簇中心节点的标签。

进一步地，步骤S03中，

所述化简比例计算函数的通式如下：