[发明专利]基于节点支配能力相似性的功能模块检测方法

摘要

本发明公开了一种基于节点支配能力相似性的功能模块检测方法，主要解决现有技术无法有效地在有向网络数据中挖掘稀疏功能模块的问题。其技术方案是基于网络的最大匹配分析节点间有向的控制关系；用节点控制区域和观测区域刻画与稠密性无关的、节点定向支配网络的能力大小；从支配系统控制过程的角度衡量节点的功能相似性，给出基于马尔科夫随机抽样过程的最大匹配枚举方法，计算支配能力的相似性；将支配能力相似性用到有向网络的聚类分析中，检测出与有向控制关系相关的、稀疏的功能模块。本发明具有检测结果不受数据的权重噪声影响的优点，可为有向、稀疏网络数据中的知识发现提供工具支持。

主权项

一种基于节点支配能力相似性的功能模块检测方法，包括如下步骤：(1)数据处理：(1a)输入网络数据，用有向图G(V，L)对其建模，其中V为节点的集合，L为连接节点的边的集合；(1b)设初始时刻t＝0，计算有向图G(V，L)的最大匹配Mt；(2)基于最大匹配Mt，构造网络的控制格局和观测格局：(2a)用最大匹配Mt将有向图G(V，L)划分成不相交的径、环结构；(2b)检索有向图G(V，L)中所有从径的非顶节点指向环的边，组成控制附加边集合CL；(2c)用Mt∪CL中的边连接节点集合V，得到一个能反映出控制所有节点状态方式的子图CF(V,Mt∪CL)，作为网络的控制格局；(2d)对最大匹配Mt反向，得到反向最大匹配M′t，对有向图G(V，L)的边的集合L反向，得到反向边的集合L′和相应的反向图G′(V,L′)，用该反向最大匹配M′t将反向图G′(V,L′)划分成不相交的径、环结构；(2e)检索反向图G′(V,L′)中所有从径的非顶节点指向环的边，组成观测附加边集合OL；(2f)用M′t∪OL中的边连接节点集合V，得到一个能反映出观测所有节点状态方式的子图OF(V,M′t∪OL)，作为网络的观测格局；(3)计算节点控制区域和观测区域：(3a)对任意节点i，将其在子图CF(V,Mt∪CL)上的可达节点集合作为节点i的控制子空间CSi(Mt)，并入节点i的控制区域CSi；(3b)对任意节点i，将其在子图OF(V,M′t∪OL)上的可达节点集合作为节点i的观测子空间OSi(M′t)，并入节点i的观测区域OSi；(3c)对所有节点的控制区域大小和观测区域大小累加求和，得到t时刻节点影响能力之和θt＝∑i|CSi|+∑i|OSi|；(4)枚举有向图G(V，L)的最大匹配：(4a)将t时刻节点影响能力之和θt与t‑1时刻节点影响能力之和θt‑1相比，如果节点影响能力之和的增长率在连续的ψ个时刻中都小于阈值ε，执行步骤(5)，否则，执行步骤(4b)，其中ψ＝50，阈值ε＝0.000001；(4b)基于最大匹配Mt采用马尔科夫随机过程抽样，生成新的最大匹配(4c)设置令t＝t+1，返回步骤(2)；(5)计算节点支配能力相似性：(5a)对任意节点i、j，计算其控制区域CSi、CSj的Jaccard系数作为控制能力相似性值：(5b)对任意节点i、j，计算其观测区域OSi、OSj的Jaccard系数作为观测能力相似性值：(5c)计算控制能力相似性值CS(i,j)和观测能力相似性值OS(i,j)的调和平均值，作为支配能力相似性值DS(i,j)；(6)将任意节点i、j间的支配能力相似性值DS(i,j)作为近邻传播聚类算法的输入，检测出与网络控制过程相关的功能模块，并输出检测结果。