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[發明專利]一種可以提升節點在動態網絡終端影響力的智能代理方法有效

專利信息
申請號: 201711433107.5 申請日: 2017-12-26
公開(公告)號: CN108092818B 公開(公告)日: 2020-06-05
發明(設計)人: 閆波;陳陽;劉佳謀;許晟華;劉一平;宿紅毅;鄭宏 申請(專利權)人: 北京理工大學
主分類號: H04L12/24 分類號: H04L12/24
代理公司: 北京理工正陽知識產權代理事務所(普通合伙) 11639 代理人: 鮑文娟
地址: 100081 *** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 可以 提升 節點 動態 網絡 終端 影響力 智能 代理 方法
【權利要求書】:

1.一種可以提升節點在動態網絡終端影響力的智能代理方法,簡稱智能代理方法,其特征在于:包括初始化(Initialize)、評估(Evaluate)、選擇(Select)、連接(Link)和等待(Wait);該智能代理方法實施時采用循環結構,先初始化、再評估、選擇及連接,再進行等待操作,之后再進行評估,選擇,連接,等待,開始循環,即只進行一次初始化;

一種可以提升節點在動態網絡終端影響力的智能代理方法的核心思想為:基于給定網絡G以及目標節點v,選擇動態網絡中目標節點以外的其他節點,并使目標節點與之建立連接;將選取節點這一操作稱為決策,采取離散時間即離散的時刻做決策;目標節點在每次評估后,得到的k個集合中選取一個集合,然后從該集合中選取若干節點并使目標節點與這些節點建立連接;

其具體 包括如下步驟:

步驟一、初始化,具體為:

步驟1.1、設定計時參數t并初始化t的值為0;

步驟1.2、基于給定的網絡G=(V,E),v,k,T;計算每個節點i∈V的b0,i值,b0,i值為bt,i取t=0的值,其中bt,i是目標節點v與當前節點i在當前時刻建立連接時的凈收益,下標t表示當前時刻是計時參數的值;V和E分別為點集和邊集,點集為節點集合,邊集為關系集合,目標節點v屬于V,k為把點集劃分成集合的個數,T為等待時間;bt,i即通過如下公式(1)來計算:

其中,dist(i,v)t是當前時刻t網絡中節點i到目標節點v的最短路徑長度,cc|s(i)t表示當前時刻網絡節點i的接近中心度,通過如下公式(2)計算:

其中,V表示點集,|V|表示表示點集V中節點的個數,dist(i,u)t是當前時刻t網絡中節點i到節點u的最短路徑長度;

步驟1.3將計算得到的每個節點i∈V的b0,i值均等劃分為k個不相交連續區間,對每個區間,所有b0,i值落在該區間的點被劃分到同一個集合中,這樣得到一個網絡節點劃分P0,P0是Pt取t=0,Pt是時刻t的得到的節點集合劃分;

步驟1.4、對P0每個集合P0,ii≤k,P0,i是Pt,i取t=0,Pt,i表示時刻t的劃分中的第i個集合,讓目標節點與k個集合中的凈收益最大的節點建立連接,即初始化中對每個集合進行一次決策;

步驟二、評估(Evaluate),具體為:

t加1,基于公式(1)重新計算每個節點i的i∈V的bt,i值,將計算得到的每個節點i∈V的bt,i值均等劃分為k個不相交連續區間,對每個區間,所有bt,i值落在該區間的點被劃分到同一個集合中,得到一個網絡節點劃分Pt

步驟三、選擇(Select),具體為:采用置信區間上界(upper confidence bound)方法實現機器學習,從而使目標節點進行智能決策,置信區間上界方法具體為:計算當前劃分Pt中的每個集合Pt,i的評估值γ(i)i≤k,γ(i)表示當前劃分中的第i個集合的評估值,即公式(3):

其中,ln是取以e為底的對數操作,epoch為當前的循環次數,在數值上等于t的值,τi,j為集合Pt,i第j次被選中時的時刻,ni為到目前為止集合Pi被選中的次數,為目標節點v與當前劃分Pt中的第i個集合中凈收益最大節點建立連接后的目標節點接近中心度減去連接前的目標節點的接近中心度,下標i表示當前劃分Pt中的第i個集合;

步驟四、連接(Link),具體為:使目標節點與在步驟三中選的集合的凈收益最大的節點,并與此節點建立連接,即步驟四連接中僅對一個集合進行一次決策;

步驟五、等待(Wait),具體為:經過步驟四選擇凈收益最大節點后,即做出一次決策后不立即進行下次決策,等待時間T,T為給定的參數;判斷目標節點的接近中心度是否在所有節點中達到最高,如果達到最高,則結束本方法;若目標節點的接近中心度還未達到所有節點中的最高,跳至步驟二;

至此,從步驟一到步驟五,目標節點的接近中心度在所有節點中達到最高,完成了一種可以提升節點在動態網絡終端影響力的智能代理方法。

2.根據權利要求1所述的一種可以提升節點在動態網絡終端影響力的智能代理方法,其特征在于:步驟三的本次決策中,選取評估值γ(i)值最大的集合。

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