[發明專利]基于相似度和TrustRank算法的節點測試重要度評估方法

在審

• 申請號: 201711152346.3
• 申請日: 2017-11-19
• 公開（公告）號: CN108009710A
• 公開（公告）日: 2018-05-08
• 發明（設計）人: 王博;張琨;尹魏昕;吳倩;林星辰;張家旺;徐建;蔡穎;牟甲鵬
• 申請（專利權）人: 國家計算機網絡與信息安全管理中心;南京理工大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06F17/16;G06F17/15;H04L12/24
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 馬魯晉

1.一種基于相似度和TrustRank算法的節點測試重要度評估方法，其特征在于，具體步驟為：

步驟1、建立節點重要度評分矩陣，確定節點的初步評分；

步驟2、根據節點間相似度構建節點相似性矩陣；

步驟3、依據節點間相關系數和依賴特征數確定校正系數；

步驟4、利用TrustRank算法獲得節點重要度穩定值，確定節點測試重要度。

2.根據權利要求1所述的基于相似度和TrustRank算法的節點測試重要度評估方法，其特征在于，步驟1中建立節點重要度評分矩陣，確定節點的初步評分的具體步驟為：

步驟1.1、設立一個由n個類構成的軟件系統，將所有的類抽象為節點集合V＝{v1,v2,…,vn}，vn表示節點集合中的節點，節點之間的所有靜態和動態依賴關系抽象為連邊集合E＝{<vi,vj>|vi,vj∈V}，vi和vj表示節點集合中的任意兩個節點，i,j∈{1,2,…,n}，n為節點的個數，軟件系統即表示為有向網絡G＝(V,E)；

步驟1.2、確定有向網絡G中各節點vi的重要性測度值，包括介數中心性bci、核數corei、接近度cci及鄰居效率nei；

步驟1.3、對各重要性測度值進行歸一化處理，得到歸一化后的重要性測度指標矩陣X＝(xiu)，xiu表示重要性測度指標；

步驟1.4、根據熵權法確定各重要性測度指標權重，構建加權規范矩陣，具體為：

確定各指標的熵，計算公式為：

式中，n為節點的個數，m為選定測度的個數，xiu為歸一化后的重要性測度指標矩陣X中對應位置的元素；

確定各指標的熵權值：

則重要性測度指標的熵權矩陣為W＝(ωu)1×m，獲得加權規范矩陣：

式中，1≤i≤n，1≤u≤m；

步驟1.5、利用TOPSIS法計算有向網絡G中各節點vi的初步評分，具體計算方法為：

根據加權規范矩陣Y確定正理想決策方案A+和負理想決策方案A-，其中：

確定每個節點每種測度距離理想值的距離：

確定各節點vi與理想值的貼近度zi，具體計算公式為：

則評估結果為Z＝{z1,z2,…,zn}，Z即節點的重要度評分矩陣，zi為節點vi的初步評分。