[发明专利]一种耦合转移熵和HITS算法的SDG指标间因果关系挖掘方法

权利要求书

1.一种耦合转移熵和HITS算法的SDG指标间因果关系挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：筛选联合国可持续发展目标指标即Sustainable Development Goals, SDG，建立地区可持续发展指标体系，对SDG指标进行归约化处理；

S2：利用非参数斯皮尔曼秩相关性分析，得到SDG多指标间的协同与权衡关系；

S3：根据最大信息系数分箱方法，得到SDG指标间的概率估计；

S4：根据概率估计，确定SDG指标间的因果转移方向和转移熵值；

S5：构建SDG多指标间转移熵因果关系不对称矩阵；

S6：基于复杂网络中超链接主题搜索算法即Hyperlink-Induced Topic Search,HITS，计算SDG因果指标对的权威值和链接值，反映SDG指标对因果关系的重要程度；

S7：根据SDG因果指标对的权威值和链接值，计算SDG指标相对独立相关性指数，衡量SDG指标对因果关系显著性；

S8：结合相关分析检验和相对独立相关性指数，筛选SDG协同与权衡显著因果关系对，重复步骤S2-S8，从到年，以k年为间隔，1年为步长进行动态迭代，

S9：可视化SDG协同与权衡因果网络；

其中步骤S3具体如下，

（31）最大信息系数直方图估计法计算SDG指标的状态概率，进而得到每个SDG指标对的条件概率熵值和联合熵值；

（32）根据非线性转移熵公式计算得到不同时间段变量的到变量的信息转移熵值；

所述步骤S4中，非线性转移熵计算方法所需变量为自变量时间序列，因变量时间序列和时间滞后数，将适当的滞后变量代入条件互信息方程来表示传递熵，通过一次考虑一个滞后维度，用条件互熵来描述从的信息传递，滞后，

转移熵计算方法见公式（1）：

其中为变量到变量的转移熵值，为时间，表示滞后的时间，表示在滞后时间的条件下的概率，表示在滞后时间的条件下和滞后时间的同时发生的概率，表示在时间的的概率，滞后时间的和滞后时间的同时发生的概率，表示滞后时间的发生的概率，在滞后时间的和滞后时间的同时发生的概率，表示在时间的和滞后时间的时发生的概率。

2.根据权利要求1所述的一种耦合转移熵和HITS算法的SDG指标间因果关系挖掘方法，其特征在于：所述步骤S2中，利用非参数斯皮尔曼秩相关性分析，得到不同SDG指标间的相关系数，将斯皮尔曼相关性系数结果分为三类，强正相关划为SDG指标间的协同作用，强负相关划为SDG指标间的权衡作用，相关性较弱说明SDG指标间的交互作用不显著。

3.根据权利要求1所述的一种耦合转移熵和HITS算法的SDG指标间因果关系挖掘方法，其特征在于：所述步骤S3中，采用最大信息系数直方图估计法，计算SDG指标间的转移概率。

4.根据权利要求1所述的一种耦合转移熵和HITS算法的SDG指标间因果关系挖掘方法，其特征在于：所述步骤S5中构建SDG多指标间因果关系不对称矩阵值的大小表示某个SDG指标对另一个SDG指标的因果关系强度的大小。

5.根据权利要求1所述的一种耦合转移熵和HITS算法的SDG指标间因果关系挖掘方法，其特征在于：所述步骤S6中权威值和链接值计算核心为通过矩阵的迭代运算和定义收敛的阈值不断对两个向量权威值和链接值进行更新直至收敛。

6.根据权利要求1所述的一种耦合转移熵和HITS算法的SDG指标间因果关系挖掘方法，其特征在于：所述步骤S7中相对独立相关性系数需三个向量，分别为初始权威值向量，权威值向量和链接值向量。

7.根据权利要求1所述的一种耦合转移熵和HITS算法的SDG指标间因果关系挖掘方法，其特征在于：所述步骤S8中筛选SDG协同与权衡显著性因果关系对具体实现为：根据相关性检验得到的协同与权衡两种类型，将SDG指标间因果关系不对称矩阵分为协同转移熵因果矩阵和权衡转移熵因果矩阵，重复步骤S2-S8，对斯皮尔曼秩相关分析，转移熵和HITS算法进行动态迭代，得到不同时间段内SDG指标间协同与权衡因果关系矩阵。

8.根据权利要求1所述的一种耦合转移熵和HITS算法的SDG指标间因果关系挖掘方法，其特征在于：所述步骤S9中可视化SDG协同与权衡因果网络关键是分别对SDG协同与权衡转移熵因果矩阵可视化，其中用箭头表示因果方向，用转移熵值表示因果链接值的大小。