[發明專利]一種屬性網絡上事件檢測的交互式可視化方法

在審

• 申請號: 202011292420.3
• 申請日: 2020-11-18
• 公開（公告）號: CN112507210A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 于洋;武南南;王文俊;孫英
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9538
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程小艷

1.一種屬性網絡上事件檢測的交互式可視化方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)網絡構建；

2)交互操作類型定義及事件定義；

3)融合人的交互的目標函數定義；

4)屬性網絡上融合人的交互的算法定義；

5)子圖可視界面設計及實現。

2.根據權利要求1所述的一種屬性網絡上事件檢測的交互式可視化方法，其特征在于，

具體包括以下步驟：

1-1)時間片劃分，網絡構建：將數據劃分為不同時間片，為每個時間片構建屬性網絡G＝(V,E,P)，其中V是頂點集合，而E是邊集合，P是一個特征向量，P(i)也被稱為節點i的p值，定義了節點i的屬性，用來表示這個節點的異常程度。

3.根據權利要求1所述的一種屬性網絡上事件檢測的交互式可視化方法，其特征在于，

2-1)定義網絡上的交互操作，其中包括增加節點和刪除節點：

交互式添加操作(IAO)：給定從G中檢測到的子圖S，我們將交互式添加操作定義為S⁺(v)，這意味著向子圖S中向添加一個頂點v，該節點v是子圖S的一階鄰居節點，S⁺表示向子圖S添加的一組頂點的集合；

交互式刪除操作(IRO)：給定從G中檢測到的子圖S，我們將交互式刪除操作定義為S^-(v)，這意味著從子圖S中刪除S中的頂點v，S^-表示從子圖S中移除的一組頂點集合；

專家操作應該滿足下面的三個基本屬性：

1)每個交互操作都基于機器找到的最佳子圖S⁰；

每個IAO：S⁺(v)都滿足節點v是與事件最相關的頂點，即

2)每個IRO：S^-(v)都滿足節點v是事件最不相關的節點；

v∈{v|P(v)α_max}

2-2)定義交互操作下的事件：給定圖G＝(V,E,P)，在一系列交互式操作(IAO或IRO)的約束下，找到頂點連通子圖S，其中S包含于G，該子集最大化目標函數F(S)，其中

4.根據權利要求1所述的一種屬性網絡上事件檢測的交互式可視化方法，其特征在于，

3-1)在機器查詢子圖基礎上，融合人的交互操作(IAO和IRO)進一步優化子圖，尋找更大的目標函數的子圖，因此我們定義了目標函數形式如下：

其中，S⁰是機器查詢的最優子圖，S⁺是人類專家交互添加的節點集合，S^-是人類專家交互刪除的節點集合，K是允許專家交互操作的上限次數；

函數是一個統計函數，包含3個參數，其中，α是異常等級，P(v)≤α就視為異常，N_α(S)表示子圖S中p值小于等于α的節點個數，N(S)表示子圖S中的節點數，S＝S⁰∪S⁺-S^-是在人類專家交互作用下獲得的一組連通的頂點子集；

需要滿足兩個屬性：

是隨著N_α(S)單調遞增；

是隨著N(S)-N_α(S)單調遞減；

為滿足這兩個屬性，考慮Berk-Jones統計量：

其中，KL是p值小于α的觀察比例與預期比例之間的Kullback-Leibler散度。

因此我們可以得到基于BJ統計量的交互查找屬性網絡子圖的目標函數為：