[發明專利]多屬性異構網絡節點影響力度量方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202110315054.7
• 申請日: 2021-03-24
• 公開（公告）號: CN113158072A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 馬琦偉;宮兆亞;黨安榮;劉溪
• 申請（專利權）人: 馬琦偉
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06Q50/00
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 付婧

1.一種多屬性異構網絡節點影響力度量方法，其特征在于，包括：

根據網絡流數據構建有向加權網絡，根據節點屬性數據將節點屬性值賦給所述有向加權網絡中的相應節點；

根據賦值后的有向加權網絡構建節點影響力度量模型，并利用帶標簽的節點屬性數據求解最優參數，得到最優節點影響力度量模型；其中，所述帶標簽的節點屬性數據的節點影響力已被表征；

將待度量節點的屬性值輸入所述最優節點影響力度量模型，得到待度量節點的影響力。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據網絡流數據構建有向加權網絡，根據節點屬性數據將節點屬性值賦給所述有向加權網絡中的相應節點之前，還包括：

獲取所述網絡流數據和所述節點屬性數據；

對所述網絡流數據和所述節點屬性數據進行預處理。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，對所述網絡流數據和所述節點屬性數據進行預處理，包括：

對所述網絡流數據和所述節點屬性數據中的異常數據進行刪除處理或糾正處理；

對所述節點屬性數據進行標準化處理。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據網絡流數據構建有向加權網絡，包括：

當兩個節點之間存在流數據時，根據流數據的方向在兩個節點之間增加一條有向邊，邊的權重等于流數據的數值大小。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據賦值后的有向加權網絡構建節點影響力度量模型，包括：

根據賦值后的有向加權網絡，得到如下所示的HeteroRank節點影響力度量模型：

其中，PR(u)表示節點u影響力，d(u)表示節點u對應的網絡拓撲結構效應系數，x(u)_i表示節點u對應的共k個節點屬性中的第i個節點屬性，a_i表示第i個節點屬性的系數，w(u)^T表示節點u的網絡加權鄰接矩陣，PR(v)表示節點v影響力。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，利用帶標簽的節點屬性數據求解最優參數，得到最優節點影響力度量模型，包括：

通過人工標注的方式獲得部分節點的真實影響力表征值，將所述真實影響力表征值作為所述節點屬性數據的標簽；

根據預設的損失函數確定帶標簽節點的真實影響力表征值與模型度量的估計值之間的差異性；

根據所述差異性以及進化策略算法，得到所述節點影響力度量模型的最優參數；

根據所述最優參數得到所述最優節點影響力度量模型。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將待度量節點的屬性值輸入所述最優節點影響力度量模型，得到待度量節點的影響力，包括：

將待度量節點的屬性值以及待度量節點所屬的網絡拓撲結構輸入所述最優節點影響力度量模型，得到待度量節點的影響力。

8.一種多屬性異構網絡節點影響力度量裝置，其特征在于，包括：

網絡構建模塊，用于根據網絡流數據構建有向加權網絡，根據節點屬性數據將節點屬性值賦給所述有向加權網絡中的相應節點；

模型構建模塊，用于根據賦值后的有向加權網絡構建節點影響力度量模型，并利用帶標簽的節點屬性數據求解最優參數，得到最優節點影響力度量模型；其中，所述帶標簽的節點屬性數據的節點影響力已被表征；

度量模塊，用于將待度量節點的屬性值輸入所述最優節點影響力度量模型，得到待度量節點的影響力。

9.一種多屬性異構網絡節點影響力度量設備，其特征在于，包括處理器和存儲有程序指令的存儲器，所述處理器被配置為在執行所述程序指令時，執行如權利要求1至7任一項所述的多屬性異構網絡節點影響力度量方法。

10.一種計算機可讀介質，其特征在于，其上存儲有計算機可讀指令，所述計算機可讀指令可被處理器執行以實現如權利要求1至7任一項所述的一種多屬性異構網絡節點影響力度量方法。