[发明专利]一种基于网络度相关性的信息传播领袖节点提取方法

摘要

一种基于网络度相关性的信息传播领袖节点提取方法，包括以下步骤：S1：导入网络；S2：选择度最大的节点作为首个领袖节点；S3：提取领袖节点周围的所有邻居节点；S4：邻居节点的度值更新，度值计算去除与领袖节点的连边；S5：迭代选点，找到邻居节点中度值最大的节点作为新的领袖节点，并迭代步骤S2、S3，直到网络中的领袖节点数量达到目标数量ρN；S6:领袖节点分配过滤性能；S7：信息级联传播；S8：计算信息传播范围。本发明提供一种基于网络度相关性的信息传播领袖节点提取方法，考虑到网络的结构特征和网络规模，算法具有较小的时间复杂度，良好的信息过滤性能，在大规模网络上表现更为优异。

主权项

一种基于网络度相关性的信息传播领袖节点提取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：导入网络集合G＝(V,E)，其节点集和连边集分别为V＝{v1,v2,...,vN}和节点总数N；S2：选取全网络中度值最大的节点作为领袖节点集合Vfilter中的第一个节点；S3：寻找邻居节点；对于Vfilter中的节点，找到其所有的不重复邻居节点Vfriend，Vfriend中不包括已经存在于Vfilter中的节点；S4：更新邻居节点度值；对于Vfilter的邻居节点Vfriend中的所有节点，更新其度值；新的度值为去除与领袖节点集合Vfilter中的连边后的度值；S5：迭代选点；对于Vfriend中的节点，按照更新后的度值降序排列，选择度值最大的节点作为新的领袖节点，并加入到Vfilter中；迭代步骤S3，S4，直到Vfilter中节点数量达到所需领袖节点数量|Vfilter|＝ρN，算法停止。其中，ρ表示领袖节点占全网络的比例，用户自行设定该参数；此时，Vfilter中的节点即为基于网络度相关性的信息传播领袖节点。S6：分配信息筛选性能；网络中每一个节点k都具有分辨信息的能力为Ik。根据网络信息传播模型，对集合Vfilter中的所有领袖节点，赋予其分辨信息的能力为I＝1，对于网络中剩余的其他节点，赋予其分辨信息能力为I＝0；S7：级联信息传播；网络中已经转发信息的节点集合记为Vreached，初始时只包含信息源节点；节点的邻居节点如果属于Vreached，并且未进行转发询问，初始时为信息源节点的邻居节点，这些节点记为Vnoworked；节点的邻居节点如果属于Vreached，并且已经进行转发询问，这些节点记为Vworked，当某个节点k的邻居节点转发信息后，那么该节点就可以看到信息，同时节点k将以概率Pk转发该信息，具体步骤为：7.1)随机选择一个网络中的节点，作为信息传播的源头，转发一个消息真实性为M＝0/1的假消息或者真消息；7.2)对选择任意一个Vnoworked中的节点，根据网络信息传播模型，按照公式(1)计算转发概率Pk：Pk=H+H*Ik,H=1;H-H*Ik,H=0;---(1)]]>其中，H表示信息的自然传播率，这里H＝0.5，用以保证Pk小于等于1；采用级联模型，每一个节点只有一次机会传播，传播不成功则不再继续传播；7.3)产生0～1的随机数，这里每一个节点只有一次机会传播，传播不成功则不再继续传播。如果Pk≥随机数，则节点k进行转发，并将节点k的邻居中添加到Vnoworked中，再将节点k移除出Vnoworked，加入到Vreached；如果Pk<随机数，则节点k不进行转发，节点k进入Vworked；7.4)当Vnoworked中不再有节点时，算法停止，表示此时所有看到信息的节点都已经经过处理。Vreached即表示传播到的节点集合。7.5)不断重复步骤7.1)‑7.4)，直到迭代次数到达5N，记录传播总次数；7.6)更改领袖节点比例ρ，重复步骤2)‑步骤4.5)，记录每个不同比例ρ下的传播总次数；S8：计算信息传播范围指标；计算每个ρ指标下的传播范围平均值，得到传播的最终结果。