[发明专利]一种基于2‑类异质网络的关联模块识别方法

摘要

本发明公开了一种基于2‑类异质网络的关联模块识别方法。该方法包括如下步骤S1、根据两个类中的个体信息以及两个类中的个体之间的相互作用关系，构建2‑类异质网络；S2、根据所述2‑类异质网络的拓扑结构，构建节点拓扑向量；S3、采用基于边策略的层次聚类方法，利用特定评价函数将所述2‑类异质网络进行划分，使网络划分为多个模块；S4、从最优网络划分中剔除无效的关联模块。本发明综合考虑了真实的和潜在的网络交互节点与交互关系，能更有效地挖掘包含两类个体网络的核心交互模式，挖掘的结果准确可靠。

主权项

一种基于2‑类异质网络的关联模块识别方法，所述2‑类异质网络是指这样一种网络：由节点和连接节点的边构成，节点代表自然事物的个体，边代表节点之间的关联关系，节点具有两种类别，分别代表性质不同的两类自然事物，所述模块是指在网络中具有相同属性或表现出相似性质的一组节点集合；关联模块是指包含两种不同类型节点的模块，其特征在于，本发明的方法包括如下步骤：S1、根据两个类中的个体信息以及两个类中的个体之间的相互作用关系，构建2‑类异质网络；S2、根据所述2‑类异质网络的拓扑结构，构建节点拓扑向量；S3、采用基于边策略的层次聚类方法，利用特定评价函数将所述2‑类异质网络进行划分，使网络划分为多个模块，其具体包括：S31、将所述2‑类异质网络中的每条边分配到不同的模块；S32、计算所有相邻模块之间的相似度；S33、寻找相邻模块相似度的最大值，将所有对应最大值的相邻模块合并，计算当前网络划分的评价函数值；S34、重复步骤S32、S33，直到只有一个模块为止；S35、选择对应评价函数的值最大的网络划分作为最终的识别结果；S4、从最优网络划分中剔除无效的关联模块。