一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估方法及系 統(tǒng)，特別是涉及一種基于K核迭代因子的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 準(zhǔn)確度量復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的重要性對于預(yù)防網(wǎng)絡(luò)攻擊、防止傳染病在人群中流行 以及抑制流言在社會(huì)中的擴(kuò)散等方面有著非常重要的意義和作用。節(jié)點(diǎn)重要性評估方法大 致可以分為三類:局部性方法、全局性方法和基于隨機(jī)游走的方法。節(jié)點(diǎn)度是一種典型的局 部性方法。局部性方法一般計(jì)算簡單，復(fù)雜度低，但是忽略了網(wǎng)絡(luò)的全局結(jié)構(gòu)信息，很難體 現(xiàn)節(jié)點(diǎn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的重要性。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大，局部性方法的缺陷越明顯。典型的全局性方 法包括特征向量、緊密度和介數(shù)等。全局性方法雖然能夠準(zhǔn)確地評估節(jié)點(diǎn)的重要性，但是由 于需要計(jì)算節(jié)點(diǎn)間最短路徑等信息，導(dǎo)致復(fù)雜度很高，不適用于大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。典型的隨 機(jī)游走方法包括PageRank、LeaderRank和HITS等，這類方法也是從全局角度對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié) 點(diǎn)的重要性進(jìn)行評估，復(fù)雜度較高，且主要針對有向網(wǎng)絡(luò)。
[0003] Kitsak等人在發(fā)表于2010年《Nature Physics》期刊的文章 "Identification of influential spreaders in complex networks"中指出節(jié)點(diǎn)重要性依賴于其在整個(gè)網(wǎng)絡(luò) 中的位置，并提出基于K核分解的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估方法。該方法能夠快速評估節(jié)點(diǎn) 重要性，復(fù)雜度低，可以適用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。但是，該方法最大的缺陷在于給很多節(jié)點(diǎn)賦予 相同的Ks值，無法對這些節(jié)點(diǎn)的重要性作進(jìn)一步的區(qū)分。
[0004] 近幾年，不少學(xué)者對K核分解法進(jìn)行了擴(kuò)展和改進(jìn)，使其應(yīng)用范圍更廣，準(zhǔn)確性更 好。但是，截至目前，所有對K核分解法的改進(jìn)都忽略了分解過程中產(chǎn)生的迭代信息，這些信 息對節(jié)點(diǎn)重要性評估具有十分重要的作用和意義。假設(shè)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)具有相同的Ks值，按照 Kitsak的理論，這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)具有相同的重要性。節(jié)點(diǎn)重要性依賴于其在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的位置。 如果它們不是在同一次迭代中被刪除掉的，說明兩個(gè)節(jié)點(diǎn)距離網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點(diǎn)的位置是不同 的，它們應(yīng)該具有不同的重要性。如果充分利用K核分解過程中產(chǎn)生的迭代信息，就可以進(jìn) 一步區(qū)分具有相同Ks值的節(jié)點(diǎn)的重要性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 鑒于以上所述現(xiàn)有基于K核分解的節(jié)點(diǎn)重要性評估方法忽略迭代信息的缺點(diǎn)，本 發(fā)明的目的在于提供一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估方法及系統(tǒng)，用于解決現(xiàn)有基于K核分 解的節(jié)點(diǎn)重要性評估方法忽略迭代信息，以及無法有效區(qū)分具有相同Ks值的節(jié)點(diǎn)的重要性 等問題。
[0006] 為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本發(fā)明提供一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估方 法，所述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估方法包括：
[0007] 對給定的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行K核分解，保存分解過程中的迭代信息及每個(gè)節(jié)點(diǎn)的Ks值；
[0008] 根據(jù)所述迭代信息及每個(gè)節(jié)點(diǎn)的Ks值，計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的K核迭代因子；
[0009 ]根據(jù)所述K核迭代因子，計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的重要性。
[0010]優(yōu)選地，所述節(jié)點(diǎn)K核迭代因子的計(jì)算方法包括：
.其中，^為復(fù)雜 網(wǎng)絡(luò)中任意節(jié)點(diǎn)m的K核迭代因子;k為K核分解過程中節(jié)點(diǎn)m被賦予的Ks值;m為K核分解過 程中度值為k的迭代操作的總次數(shù);在這m次迭代操作中，節(jié)點(diǎn)m在第η次迭代時(shí)被移除，1 < η < m〇
[0011] 優(yōu)選地，所述節(jié)點(diǎn)重要性的計(jì)算方法包括：
其中，^^為 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中任意節(jié)點(diǎn)m的重要性；\為節(jié)點(diǎn)m的K核迭代因子；4為節(jié)點(diǎn)m的度值J1為節(jié) 點(diǎn)m的鄰居節(jié)點(diǎn)集合;nj為節(jié)點(diǎn)m的鄰居節(jié)點(diǎn)，njeNi; Av為節(jié)點(diǎn)nj的K核迭代因子；為節(jié) 點(diǎn)nj的度值。
[0012] 本發(fā)明還提供一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估系統(tǒng)，所述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估 系統(tǒng)包括：
[0013] K核分解模塊，對給定的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行K核分解，并保存分解過程中的迭代信息和 每個(gè)節(jié)點(diǎn)的Ks值；
[0014] 節(jié)點(diǎn)K核迭代因子計(jì)算模塊，與所述K核分解模塊相連，根據(jù)K核分解產(chǎn)生的迭代信 息和每個(gè)節(jié)點(diǎn)的Ks值，計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的K核迭代因子；
[0015] 節(jié)點(diǎn)重要性計(jì)算模塊，與所述節(jié)點(diǎn)K核迭代因子計(jì)算模塊相連，根據(jù)所述K核迭代 因子，計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的重要性。
[0016] 優(yōu)選地，所述節(jié)點(diǎn)K核迭代因子計(jì)算模塊的計(jì)算函數(shù)為：
其中， 為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中任意節(jié)點(diǎn)m的K核迭代因子;k為K核分解過程中節(jié)點(diǎn)m被賦予的Ks值;m為K核 分解過程中度值為k的迭代操作的總次數(shù);在這m次迭代操作中，節(jié)點(diǎn)m在第η次迭代時(shí)被移 P余，I < η < m。
[0017] 優(yōu)選地，所述節(jié)點(diǎn)重要性計(jì)算模塊的計(jì)算函數(shù)為：
其 中，'為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中任意節(jié)點(diǎn)IU的重要性；《為節(jié)點(diǎn)IU的K核迭代因子；4為節(jié)點(diǎn)m的度 值;Ni為節(jié)點(diǎn)m的鄰居節(jié)點(diǎn)集合;nj為節(jié)點(diǎn)m的鄰居節(jié)點(diǎn)，nj eNi; 為節(jié)點(diǎn)nj的K核迭代因 子；\為節(jié)點(diǎn)η」的度值。
[0018] 如上所述，本發(fā)明所述的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估方法及系統(tǒng)，具有以下有益效 果：
[0019] 本發(fā)明充分利用K核分解過程中的迭代信息，可以有效區(qū)分具有相同Ks值的節(jié)點(diǎn) 的重要性。節(jié)點(diǎn)K核迭代因子是一個(gè)全局性指標(biāo)，而節(jié)點(diǎn)度是一個(gè)局部性指標(biāo)，本發(fā)明同時(shí) 考慮這兩個(gè)因素，能夠更加準(zhǔn)確地對節(jié)點(diǎn)重要性進(jìn)行評估。本發(fā)明具有較低的時(shí)間復(fù)雜度， 能夠快速有效地處理大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。
【附圖說明】
[0020] 圖1為本發(fā)明所述的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估方法的流程示意圖。
[0021] 圖2為本發(fā)明所述的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0022] 圖3為一個(gè)簡單示例網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖。
[0023] 圖4為圖3所示網(wǎng)絡(luò)的互補(bǔ)累積分布函數(shù)CCDF示意圖。
[0024] 圖5為Karate club網(wǎng)絡(luò)的互補(bǔ)累積分布函數(shù)CCDF示意圖。
[0025] 圖6為Dolphin網(wǎng)絡(luò)的互補(bǔ)累積分布函數(shù)CCDF示意圖。
[0026] 圖7為NetScience網(wǎng)絡(luò)的互補(bǔ)累積分布函數(shù)CCDF示意圖。
[0027] 圖8為LFR網(wǎng)絡(luò)生成器的η參數(shù)變化時(shí)不同節(jié)點(diǎn)重要性評估方法的區(qū)分度指標(biāo)變化 示意圖。
[0028] 圖9為LFR網(wǎng)絡(luò)生成器的μ參數(shù)變化時(shí)不同節(jié)點(diǎn)重要性評估方法的區(qū)分度指標(biāo)變化 示意圖。
[0029] 圖10為LFR網(wǎng)絡(luò)生成器的k參數(shù)變化時(shí)不同節(jié)點(diǎn)重要性評估方法的區(qū)分度指標(biāo)變 化示意圖。
[0030] 圖11為LFR網(wǎng)絡(luò)生成器的γ參數(shù)變化時(shí)不同節(jié)點(diǎn)重要性評估方法的區(qū)分度指標(biāo)變 化示意圖。
[0031 ] 元件標(biāo)號說明
[0032] Sl ~S3 步驟
[0033] 200 節(jié)點(diǎn)重要性評估系統(tǒng)
[0034] 210 K核分解模塊
[0035] 220 節(jié)點(diǎn)K核迭代因子計(jì)算模塊
[0036] 230 節(jié)點(diǎn)重要性計(jì)算模塊
【具體實(shí)施方式】
[0037]以下通過特定的具體實(shí)例說明本發(fā)明的實(shí)施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可由本說明書 所揭露的內(nèi)容輕易地了解本發(fā)明的其他優(yōu)點(diǎn)與功效。本發(fā)明還可以通過另外不同的具體實(shí) 施方式加以實(shí)施或應(yīng)用，本說明書中的各項(xiàng)細(xì)節(jié)也可以基于不同觀點(diǎn)與應(yīng)用，在沒有背離 本發(fā)明的精神下進(jìn)行各種修飾或改變。
[0038]請參閱附圖。需要說明的是，本實(shí)施例中所提供的圖示僅以示意方式說明本發(fā)明 的基本構(gòu)想，遂圖式中僅顯示與本發(fā)明中有關(guān)的組件而非按照實(shí)際實(shí)施時(shí)的組件數(shù)目、形 狀及尺寸繪制，其實(shí)際實(shí)施時(shí)各組件的型態(tài)、數(shù)量及比例可為一種隨意的改變，且其組件布 局型態(tài)也可能更為復(fù)雜。
[0039]下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0040] 本發(fā)明提供一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估方法，如圖1所示，所述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重 要性評估方法包括：
[0041] S1，對給定的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行K核分解，保存分解過程中的迭代信息及每個(gè)節(jié)點(diǎn)的Ks 值。
[0042] S2,根據(jù)所述迭代信息及每個(gè)節(jié)點(diǎn)的Ks值，計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的K核迭代因子。
[0043] 進(jìn)一步，所述節(jié)點(diǎn)K核迭代因子的計(jì)算方法包括：
I其中，為復(fù)雜 網(wǎng)絡(luò)中任意節(jié)點(diǎn)m的K核迭代因子;k為K核分解過程中節(jié)點(diǎn)m被賦予的Ks值;m為K核分解過 程中度值為k的迭代操作的總次數(shù);在這m次迭代操作中，節(jié)點(diǎn)m在第η次迭代時(shí)被移除，I < n <m。其中，所述度值指的是每個(gè)節(jié)點(diǎn)周圍最相鄰的節(jié)點(diǎn)數(shù)。
[0044 ] S3，根據(jù)所述K核迭代因子，計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的重要性。
[0045] 進(jìn)一步，所述節(jié)點(diǎn)重要性的計(jì)算方法包括：
'其中， 為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中任意節(jié)點(diǎn)m的重要性；為節(jié)點(diǎn)m的K核迭代因子；為節(jié)點(diǎn)m的度值;Ni為 節(jié)點(diǎn)m的鄰居節(jié)點(diǎn)集合;nj為節(jié)點(diǎn)m的鄰居節(jié)點(diǎn)，rijENi; &為節(jié)點(diǎn)nj的K核迭代因子；\為 節(jié)點(diǎn)n j的度值。
[0046] 本發(fā)明的保護(hù)范圍不限于所述基于K核迭代因子的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估方法 的步驟執(zhí)行順序，凡是根據(jù)本發(fā)明的原理做出任何形式變形后的節(jié)點(diǎn)重要性評估方法都包 括在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。
[0047] 本發(fā)明還提供一種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明所述的 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估方法，但本發(fā)明所述的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估方法的實(shí)現(xiàn)裝置 包括但不限于本發(fā)明所述的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估系統(tǒng)。
[0048]如圖2所示，所述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估系統(tǒng)200包括:K核分解模塊210,節(jié)點(diǎn)K 核迭代因子計(jì)算模塊220,節(jié)點(diǎn)重要性計(jì)算模塊230。
[0049] 所述K核分解模塊210對輸入復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行K核分解，并保存分解過程中的迭代信 息和每個(gè)節(jié)點(diǎn)的Ks值。
[0050] 所述節(jié)點(diǎn)K核迭代因子計(jì)算模塊220與所述K核分解模塊210相連，根據(jù)K核分解產(chǎn) 生的迭代信息和每個(gè)節(jié)點(diǎn)的Ks值，計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的K核迭代因子。進(jìn)一步，所述節(jié)點(diǎn)K核迭代 因子計(jì)算模塊的計(jì)算函數(shù)為：
[0052] 其中，氣為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中任意節(jié)點(diǎn)m的K核迭代因子;k為K核分解過程中節(jié)點(diǎn)m被賦 予的Ks值;m為K核分解過程中度值為k的迭代操作的總次數(shù);在這m次迭代操作中，節(jié)點(diǎn)m在 第η次迭代時(shí)被移除，I < η < m。
[0053] 所述節(jié)點(diǎn)重要性計(jì)算模塊230與所述節(jié)點(diǎn)K核迭代因子計(jì)算模塊220相連，根據(jù)所 述節(jié)點(diǎn)的K核迭代因子，計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的重要性。進(jìn)一步，所述節(jié)點(diǎn)重要性計(jì)算模塊的計(jì)算 函數(shù)為：
[0055] 其中，為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中任意節(jié)點(diǎn)m的重要性；\為節(jié)點(diǎn)m的K核迭代因子；&為 節(jié)點(diǎn)m的度值;Ni為節(jié)點(diǎn)m的鄰居節(jié)點(diǎn)集合;nj為節(jié)點(diǎn)m的鄰居節(jié)點(diǎn)，njeNi;先為節(jié)點(diǎn)nj的