[發明專利]基于譜聚類與隨機選擇結合的參考節點選取方法有效
| 申請號： | 201711402375.0 | 申請日： | 2017-12-22 |
| 公開（公告）號： | CN108156032B | 公開（公告）日： | 2020-11-24 |
| 發明（設計）人： | 羅向陽;柴理想;趙帆;劉斯奇;李明月;劉粉林 | 申請（專利權）人： | 中國人民解放軍戰略支援部隊信息工程大學 |
| 主分類號： | H04L12/24 | 分類號： | H04L12/24;H04L12/26;G06K9/62 |
| 代理公司： | 鄭州大通專利商標代理有限公司 41111 | 代理人： | 陳勇 |
| 地址： | 450000 河*** | 國省代碼： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 譜聚類 隨機 選擇 結合 參考 節點 選取 方法 | ||
1.基于譜聚類與隨機選擇結合的參考節點選取方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1：對網絡節點進行譜聚類；所述步驟1包括：
步驟1.1：將所有網絡節點時延數據構造成一個帶權無向圖，圖中的頂點為網絡節點，權重為兩個網絡節點時延向量的相似度，并根據構造的帶權無向圖，得到網絡節點鄰接矩陣；
步驟1.2：根據網絡節點鄰接矩陣得到對角矩陣，其中對角矩陣的列數與網絡鄰接矩陣列數相同，且對角元素由上到下依次為網絡鄰接矩陣的每一列元素之和；
步驟1.3：根據網絡節點鄰接矩陣及所述對角矩陣，求網絡節點的帶權無向圖的最優分割，得出多個子圖及拉普拉斯矩陣；
步驟1.4：根據網絡節點的帶權無向圖的最優分割，求拉普拉斯矩陣的前
步驟2：判斷網絡節點是否為離群點，若是，則去除離群點；若否，則直接進行下一步；
步驟3：隨機選取參考節點；
步驟4：對選取的參考節點進行優化。
2.根據權利要求1所述的基于譜聚類與隨機選擇結合的參考節點選取方法，其特征在于，所述參考節點的個數為聚類的類別數。
3.根據權利要求1所述的基于譜聚類與隨機選擇結合的參考節點選取方法，其特征在于，在所述步驟2之前還包括：對每一類的網絡節點個數進行遍歷。
4.根據權利要求3所述的基于譜聚類與隨機選擇結合的參考節點選取方法，其特征在于，所述判斷網絡節點是否為離群點為判斷每一類的網絡節點個數是否為1。
5.根據權利要求1所述的基于譜聚類與隨機選擇結合的參考節點選取方法，其特征在于，所述步驟3包括：
步驟3.1：為每類中的節點分配序號，序號從1開始，從小到大排列；
步驟3.2：對每類中的節點序號進行隨機排序；
步驟3.3：選擇排序結果中前
步驟3.4：構建由參考節點構成的初始網絡坐標系，并將剩余節點作為待預測節點。
6.根據權利要求1所述的基于譜聚類與隨機選擇結合的參考節點選取方法，其特征在于，所述步驟4包括：
步驟4.1：將待預測節點利用映射函數加入到初始網絡坐標系；
步驟4.2：基于選取的參考節點對待預測節點計算預測時延；
步驟4.3：統計所有待預測節點預測時延與實測時延的相對誤差；
步驟4.4：判斷相對誤差是否小于設定的閾值，若是，則將對應的參考節點作為構建初始網絡坐標系的參考節點；若否，則重新對網絡節點進行譜聚類；
步驟4.5：若經過設定的輪數后，仍未找到相對誤差小于設定閾值對應的參考節點，則修改閾值并重復步驟4.1至步驟4.4，直到找到滿足判斷條件的參考節點。
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