[發(fā)明專利]一種時序網(wǎng)絡(luò)建模方法及重要節(jié)點識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110372657.0
• 申請日: 2021-04-07
• 公開（公告）號: CN113034299A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李盛慶;姜久雷;方輝;凌坤
• 申請（專利權(quán)）人: 常熟理工學(xué)院
• 主分類號: G06Q50/00
• 分類號: G06Q50/00;G06K9/62
• 代理公司: 常州佰業(yè)騰飛專利代理事務(wù)所(普通合伙) 32231
• 代理人: 滕詣迪

1.一種基于層間耦合關(guān)系強(qiáng)度衰減的時序網(wǎng)絡(luò)建模方法，其特征在于，包括以下步驟：

S01：劃分網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)，定義多層圖時序網(wǎng)絡(luò)模型的層內(nèi)關(guān)系和層間關(guān)系；

S02：基于局部相似性指標(biāo)計算兩個時間層網(wǎng)絡(luò)中對應(yīng)節(jié)點層間耦合關(guān)系；

S03：計算層間耦合強(qiáng)度的衰減因子，計算層間耦合關(guān)系；

S04：計算多個時間層網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的鄰接矩陣，表示層內(nèi)連接關(guān)系；通過所述步驟S03計算得到的層間耦合關(guān)系，表示層間連接關(guān)系；通過層內(nèi)連接關(guān)系和層間連接關(guān)系得到層間耦合強(qiáng)度衰減的超鄰接矩陣，通過得到的層間耦合強(qiáng)度衰減的超鄰接矩陣對時序網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于層間耦合關(guān)系強(qiáng)度衰減的時序網(wǎng)絡(luò)建模方法，其特征在于，所述步驟S02計算兩個時間層網(wǎng)絡(luò)中對應(yīng)節(jié)點層間耦合關(guān)系的方法包括：在固定參數(shù)基礎(chǔ)上，綜合考慮兩個時間層網(wǎng)絡(luò)中對應(yīng)節(jié)點的自身鄰居和共同鄰居對層間關(guān)系的影響，定義改進(jìn)的相似性指標(biāo)度量層間耦合關(guān)系，改進(jìn)的相似性指標(biāo)ESI為：

式中，N表示時序網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點總數(shù)，表示在時間層網(wǎng)絡(luò)G_T中節(jié)點i與j有連邊，否則，表示節(jié)點i在兩個時間層網(wǎng)絡(luò)上對應(yīng)節(jié)點的共同鄰居的數(shù)目，其計算如下：

式中，表示節(jié)點i在第t個時間層網(wǎng)絡(luò)上的一階鄰居集合。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于層間耦合關(guān)系強(qiáng)度衰減的時序網(wǎng)絡(luò)建模方法，其特征在于，所述步驟S03中衰減因子表示設(shè)定兩個時間層網(wǎng)絡(luò)中對應(yīng)節(jié)點i的層間相似性會隨時間間隔Δt增加而變?nèi)醵x衰減因子為：

式中，Δt＝t_j-t_i表示兩個時間層網(wǎng)絡(luò)的時間間隔，λ是指定的衰減率可調(diào)節(jié)參數(shù)，層間耦合關(guān)系的度量公式如下：

式中，1≤t₂-t₁≤4；即本發(fā)明僅計算時間間隔小于等于4時的層間耦合關(guān)系衰減，時間間隔大于4時，忽略不計，且不計算其層間耦合強(qiáng)度。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于層間耦合關(guān)系強(qiáng)度衰減的時序網(wǎng)絡(luò)建模方法，其特征在于，所述步驟S04中層間耦合強(qiáng)度衰減的超鄰接矩陣ASAM為：

式中，A⁽¹⁾,A⁽²⁾,...,A^(T)分別是T個時間層網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的鄰接矩陣，表示層內(nèi)連接關(guān)系，S^(k,p)(1≤k＜p≤T,1≤p-k≤4)表示兩個時間層網(wǎng)絡(luò)之間的連接關(guān)系，S^(k,p)是N×N的對角矩陣，即表示節(jié)點i在兩個時間層網(wǎng)絡(luò)中的層間相似性，ASAM矩陣的其余部分為0。

5.一種基于層間耦合關(guān)系強(qiáng)度衰減的時序網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點識別方法，其特征在于，包括權(quán)利要求1-4任一項所述的基于層間耦合關(guān)系強(qiáng)度衰減的時序網(wǎng)絡(luò)建模方法得到層間耦合強(qiáng)度衰減的超鄰接矩陣；

對超鄰接矩陣ASAM求主特征向量Y＝{y₁,y₂,...,y_NT}^T；

使用向量Y的第N(t-1)+i個項表示節(jié)點i在第t個時間層上的特征向量中心性，將其記為N×T的矩陣X＝{x_it}_N×T，則x_it＝y(tǒng)_N(t-1)+i，其中，x_it表示節(jié)點i在第t個時間層網(wǎng)絡(luò)上的特征向量中心性。