[發(fā)明專利]基于設(shè)備連接關(guān)系的設(shè)備相似性聚類方法和系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2020-09-27
• 公開（公告）號(hào): CN112202606A
• 公開（公告）日: 2021-01-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王卓超;王智民
• 申請（專利權(quán)）人: 北京六方云信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): H04L12/24
• 分類號(hào): H04L12/24;G06K9/62
• 代理公司: 北京潤平知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11283
• 代理人: 肖冰濱;王曉曉

本發(fā)明提供一種基于設(shè)備連接關(guān)系的設(shè)備相似性聚類方法和系統(tǒng)。所述方法包括：計(jì)算網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間的相似度，得到n維的相似度矩陣；將n維的相似度矩陣降維為m維的相似度矩陣；對m維的相似度矩陣進(jìn)行聚類，得到網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間聚類結(jié)果。所述系統(tǒng)包括：相似度計(jì)算單元，用于計(jì)算網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間的相似度，得到n維的相似度矩陣；降維單元，用于將n維的相似度矩陣降維為m維的相似度矩陣；聚類單元，用于對m維的相似度矩陣進(jìn)行聚類，得到網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間聚類結(jié)果。該方法首先計(jì)算網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間的相似度，然后將得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，最后使用聚類方法得到網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間的聚類結(jié)果，結(jié)果更加準(zhǔn)確，從而提升后續(xù)針對設(shè)備的檢查的正確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及工業(yè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，具體地涉及一種基于設(shè)備連接關(guān)系的設(shè)備相似性聚類方法以及一種基于設(shè)備連接關(guān)系的設(shè)備相似性聚類系統(tǒng)。

背景技術(shù)

集成系統(tǒng)多指多個(gè)設(shè)備組網(wǎng)組成的系統(tǒng)，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，集成系統(tǒng)也越來越復(fù)雜。幾乎所有的復(fù)雜系統(tǒng)都可以抽象成由節(jié)點(diǎn)和連邊組成的網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)科學(xué)已成為復(fù)雜系統(tǒng)問題研究的強(qiáng)有力工具。復(fù)雜系統(tǒng)中元素間的相似性是許多科學(xué)領(lǐng)域的核心研究問題，合理的節(jié)點(diǎn)相似性指標(biāo)能夠很好地反映出有價(jià)值的網(wǎng)絡(luò)信息，計(jì)算并分析元素之間的相似性具有重大的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

在工業(yè)安全領(lǐng)域中，設(shè)備與設(shè)備之間的通信可以看成是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其邊為設(shè)備間的通信關(guān)系，節(jié)點(diǎn)為設(shè)備。可以認(rèn)為，有相似通信行為的設(shè)備間的相似度較高。將設(shè)備按照相似性分類，對于研究設(shè)備間關(guān)系及設(shè)備的異常行為至關(guān)重要。

目前對于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)相似度的計(jì)算方法中，存在以下幾個(gè)缺點(diǎn)：

1)對于節(jié)點(diǎn)較多的網(wǎng)絡(luò)，準(zhǔn)確率較低，從而導(dǎo)致后續(xù)針對設(shè)備的檢測出錯(cuò)；

2)連接設(shè)備較多的網(wǎng)絡(luò)或大型網(wǎng)絡(luò)中，運(yùn)算效率較低，使得系統(tǒng)不能正常運(yùn)行。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施方式的目的是提供一種基于設(shè)備連接關(guān)系的設(shè)備相似性聚類方法和系統(tǒng)，該方法首先計(jì)算網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間的相似度，然后將得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，最后使用聚類方法得到網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間的聚類結(jié)果，結(jié)果更加準(zhǔn)確，從而提升后續(xù)針對設(shè)備的檢查的正確性，該系統(tǒng)基于該方法，計(jì)算得到的聚類結(jié)果更加準(zhǔn)確。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明第一方面提供一種基于設(shè)備連接關(guān)系的設(shè)備相似性聚類方法，所述方法包括：

計(jì)算網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間的相似度，得到n維的相似度矩陣；

將所述n維的相似度矩陣降維為m維的相似度矩陣；

對所述m維的相似度矩陣進(jìn)行聚類，得到所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間聚類結(jié)果。

可選的，所述計(jì)算網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間的相似度，包括：

采用simrank算法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間相似度。SimRank是一種基于圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息來衡量任意兩個(gè)對象間相似程度的模型，其核心思想為：如果兩個(gè)對象和被其相似的對象所引用，即它們有相似的入鄰邊結(jié)構(gòu)，那么這兩個(gè)對象也相似。

進(jìn)一步地，所述采用simrank算法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間相似度，包括：

將網(wǎng)絡(luò)設(shè)備編號(hào)作為節(jié)點(diǎn)，將所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間的連接關(guān)系作為邊，構(gòu)建圖網(wǎng)絡(luò)；

初始化相似度矩陣，使得網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間相似度為0，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備與自身相似度為1；

利用simrank算法迭代計(jì)算圖網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間相似度，直到相似度矩陣停止變化，得到n維的相似度矩陣。在對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進(jìn)行相似度計(jì)算時(shí)，根據(jù)設(shè)備間的連接關(guān)系構(gòu)建simrank算法能夠識(shí)別的圖網(wǎng)絡(luò)，然后通過simrank算法計(jì)算圖網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間的相似度，得到n維的相似度矩陣，能夠快速計(jì)算得到網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間的離散相似度，計(jì)算方式充分考慮網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)交互的關(guān)系，計(jì)算得到的相似度更準(zhǔn)確，更有利于后續(xù)聚類。