[发明专利]用于维护动态网络安全性的关系圈频繁变化个体挖掘方法

权利要求书

1.一种用于维护动态网络安全性的关系圈频繁变化个体挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：

利用动态网络数据集构建动态图，对动态图G计算节点共现矩阵C；根据节点共现矩阵C构建PPMI矩阵P；

利用LightSAGE模型获取节点嵌入表示，利用节点的嵌入向量挖掘动态网络中关系圈频繁变化个体。

2.根据权利要求1所述的一种用于维护动态网络安全性的关系圈频繁变化个体挖掘方法，其特征在于，所述动态图G＝(G₁,G₂,…,G_||G||)，其中G_t＝(V_t,E_t)是动态图G在时间t的一张快照，V_t和E_t为快照G_t中顶点和边的集合，||G||是动态图G中快照G_t的数量，称为动态图G的长度。

3.根据权利要求1所述的一种用于维护动态网络安全性的关系圈频繁变化个体挖掘方法，其特征在于，所述利用LightSAGE模型获取节点嵌入表示为：

(1)将PPMI矩阵的行向量作为对应节点的初始属性向量；

(2)每个节点v∈V将其紧邻的节点的表征聚合为单一的向量

(3)在聚合相邻节点的特征向量后，将节点的当前表征与聚合的相邻向量连接起来，连接的向量被送入全连接层；

(4)深度为K的最终表征输出表示为为节点v在K次迭代后的嵌入表示。

4.根据权利要求1所述的一种用于维护动态网络安全性的关系圈频繁变化个体挖掘方法，其特征在于，所述方法还包括:设计了GCN aggregator，包括：邻域聚合和特征转换,在节点嵌入过程中对属性特征进行聚合，获取节点的嵌入表示；

其中，W为权重矩阵，MEAN为平均操作，为节点v的邻居，为节点v的邻居的嵌入表示。

5.根据权利要求2所述的一种用于维护动态网络安全性的关系圈频繁变化个体挖掘方法，其特征在于，所述用节点的嵌入向量挖掘动态网络中关系圈频繁变化个体具体为：

采用S分数表示动态网络中个体关系圈的频繁变化程度，计算公式为：