[发明专利]一种网络流量数据恢复方法及系统

摘要

本发明公开了一种网络流量数据恢复方法及系统，输入一个3阶的流量张量其中，是一个不完整张量，I维度表示时隙、J维度表示天数、K维度表示源节点到目的节点之间的流量数据，即OD对；通过张量的平行因子分解，即CP分解，求因子矩阵利用三个因子矩阵A,B,C选择锚点，计算数据间的相似度距离，构建子张量。通过子张量的填充和数据加权融合恢复原始的网络流量张量。本发明能够有效的挖掘并利用数据内部隐藏的相似性，实现更加精准的张量数据填充；对所需填充的张量数据放松了整体低秩的假设约束，只需假设需要恢复的张量具有局部低秩性，更加适用于真实数据集。

主权项

1.一种网络流量数据恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：1)输入一个3阶的流量张量其中，是一个不完整张量，I维度表示时隙、J维度表示天数、K维度表示源节点到目的节点之间的流量数据，即OD对；2)通过张量的平行因子分解，即CP分解，使张量中采样元素误差的损失函数最小化，找出因子矩阵损失函数定义如下：其中，[[A,B,C]]_i,j,k和m_i,j,k分别是填充的数据元素，以及采样点(i,j,k)处的值；[[A,B,C]]_i,j,k‑m_i,j,k是在索引为(i,j,k)处的恢复误差，Ω为采样位置张量；3)利用因子矩阵A,B,C选择锚点以构建局部子张量，填充局部子张量，对填充好的局部子张量中的数据进行加权融合，使用加权融合恢复的数据填充出原始的大张量