一種用于網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基元挖掘的裝置和方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明關(guān)于一種用于網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基元挖掘的裝置和相應(yīng)方法，特別是基于權(quán)重的M級子圖搜索與構(gòu)建單元認(rèn)定。
【背景技術(shù)】
[0002]復(fù)雜系統(tǒng)及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前研究的熱點領(lǐng)域，其目標(biāo)是應(yīng)用學(xué)科交叉技術(shù)來降低其復(fù)雜程度，方便研究人員運用現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行分析。目前來看，業(yè)界普遍采取的方法是根據(jù)具體需求，如觀察、統(tǒng)計、預(yù)測、控制等，對給定系統(tǒng)的歷史、動態(tài)及趨勢進(jìn)行跟蹤，必要時進(jìn)行計算機的模擬，然而這種技術(shù)耗時較長，降低了時效性，其應(yīng)用場景也有局限性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的技術(shù)目的之一是提供一種用于網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基元挖掘的裝置，以克服現(xiàn)有技術(shù)裝置復(fù)雜不利于后續(xù)分析對比的缺點。本發(fā)明所述的裝置包括:
[0004]網(wǎng)絡(luò)建模模塊，用于對一真實系統(tǒng)進(jìn)行面向網(wǎng)絡(luò)(實體-聯(lián)系圖)的抽象處理，之后將所述抽象處理的建模結(jié)果發(fā)送到下一個模塊，
[0005]隨機網(wǎng)絡(luò)生成模塊，接收所述抽象處理的建模結(jié)果，用于根據(jù)迭代算法對所述的真實網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行隨機異化處理以形成突出所述真實網(wǎng)絡(luò)特征的隨機網(wǎng)絡(luò)，并將所述隨機網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到下一個模塊，和
[0006]構(gòu)建基元挖掘模塊，接收所述隨機網(wǎng)絡(luò)，用于分別對所述的真實網(wǎng)絡(luò)與所述的隨機網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行面向若干單元子圖的遍歷與搜索，并計算出所述若干子圖的出現(xiàn)頻次，以挖掘出其中可作為構(gòu)建基元的高頻部分，從而確定構(gòu)件基元。
[0007]所述的面向網(wǎng)絡(luò)(實體-聯(lián)系圖)的抽象處理，比如真實存在一個社交網(wǎng)絡(luò)，其中有各自獨立的賬號作為實體，賬號A向賬號B發(fā)信(@)、A轉(zhuǎn)發(fā)B之言論、A為B點贊等皆可定義為:聯(lián)系A(chǔ)—B。
[0008]本發(fā)明的另一個技術(shù)目的在于提供一種用于網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基元挖掘的方法，包括:
[0009]用網(wǎng)絡(luò)建模模塊對一真實系統(tǒng)進(jìn)行面向?qū)嶓w-聯(lián)系的抽象處理；
[0010]用隨機網(wǎng)絡(luò)生成模塊接收所述抽象處理的建模結(jié)果，并根據(jù)迭代算法對所述的真實網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行隨機異化處理以形成突出所述真實網(wǎng)絡(luò)特征的隨機網(wǎng)絡(luò)；
[0011]用構(gòu)建基元挖掘模塊接收所述隨機網(wǎng)絡(luò)，并分別對所述的真實網(wǎng)絡(luò)與所述的隨機網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行面向若干單元子圖的遍歷與搜索，計算出所述若干子圖的出現(xiàn)頻次，以此挖掘出其中可作為構(gòu)建基元的高頻部分，從而確定構(gòu)件基元。
[0012]作為對本發(fā)明的可選實施例，構(gòu)建基元的發(fā)現(xiàn)是基于M級子圖的可能分布，依次遍歷，從而得到各個子圖的統(tǒng)計數(shù)量，再根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行認(rèn)定。
[0013]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明立足于連接有方向有權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)，而此類網(wǎng)絡(luò)是目前大多數(shù)物理系統(tǒng)、生命系統(tǒng)、社會系統(tǒng)等的基本表達(dá)。而本發(fā)明的隨機網(wǎng)絡(luò)生成和構(gòu)件基元的挖掘過程則具有以下優(yōu)點:(I)加入了權(quán)重，對系統(tǒng)的更貼切刻畫；(2)可面向低級子圖(如2級)，提高了系統(tǒng)降維的運行效率。
【附圖說明】
[0014]圖1A為本發(fā)明的有向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)實施例的基元挖掘裝置示意圖
[0015]圖1B是本發(fā)明的有向有權(quán)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基元挖掘方法實施例的流程示意圖
[0016]圖2A為本發(fā)明的一社交系統(tǒng)實施例的網(wǎng)絡(luò)建模過程中真實網(wǎng)絡(luò)的連接矩陣
[0017]圖2B為本發(fā)明的一社交系統(tǒng)實施例的真實網(wǎng)絡(luò)
[0018]圖3A為本發(fā)明的一社交系統(tǒng)實施例的網(wǎng)絡(luò)異化結(jié)果之一的隨機網(wǎng)絡(luò)的連接矩陣
[0019]圖3B為本發(fā)明的一社交系統(tǒng)實施例的網(wǎng)絡(luò)異化結(jié)果之一的隨機網(wǎng)絡(luò)
[0020]圖4為本發(fā)明的一社交系統(tǒng)實施例的全部2級子圖
[0021]圖5為本發(fā)明的一社交系統(tǒng)實施例的各2級子圖出現(xiàn)頻次對比(子圖#4的出現(xiàn)頻次已在圖2-3中標(biāo)出)。
【具體實施方式】
[0022]以下通過“面向2級子圖的社交網(wǎng)絡(luò)基元挖掘”這一實例并結(jié)合【附圖說明】本發(fā)明的實施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可由本說明書所揭示的內(nèi)容輕易地了解本發(fā)明的其它優(yōu)點與功效。本發(fā)明亦可通過其它不同的具體實例加以施行或應(yīng)用，本說明書中的各項細(xì)節(jié)亦可基于不同觀點與應(yīng)用，在不背離本發(fā)明的精神下進(jìn)行各種修飾與變更。
[0023]本發(fā)明可立足于有向有權(quán)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，至少包括以下幾個步驟及相應(yīng)裝置的模塊:
[0024]網(wǎng)絡(luò)建模，對復(fù)雜系統(tǒng)面向?qū)嶓w間的矢量連接進(jìn)行抽象。
[0025]隨機網(wǎng)絡(luò)生成，根據(jù)給定真實網(wǎng)絡(luò)，迭代生成一組隨機網(wǎng)絡(luò)。
[0026]構(gòu)建基元發(fā)現(xiàn)，對以上網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行面向M級子圖的搜索。
[0027]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模是對復(fù)雜系統(tǒng)的數(shù)學(xué)表示，旨在建立計算機處理的問題域表達(dá)，方便運用現(xiàn)有計算機程序來處理。
[0028]隨機網(wǎng)絡(luò)生成是為真實網(wǎng)絡(luò)樹立“靶子”，以突顯真實網(wǎng)絡(luò)的特殊“模式”或“規(guī)律”。
[0029]構(gòu)建基元挖掘可基于M級子圖的可能分布，依次遍歷，從而得到各個子圖的統(tǒng)計數(shù)量，再根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行認(rèn)定。
[0030]給定社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，可以利用圖1A所示的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基元挖掘的裝置100來進(jìn)行基元挖掘及分析。該裝置100包括網(wǎng)絡(luò)建模模塊110，隨機網(wǎng)絡(luò)生成模塊120，和構(gòu)建基元挖掘模塊130，三個主要模塊依次順序連接，以使得各模塊生成的信號或結(jié)果依次被相鄰下一個模塊所接收。
[0031]如圖1B所示，網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基元挖掘的裝置100將依次進(jìn)行以下主要步驟:
[0032]步驟201，網(wǎng)絡(luò)建模模塊110對真實的社交系統(tǒng)建模。結(jié)合圖2A和圖2B，比如對于給定的社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)(如微信等)，可以以通信主體(比如A到Z)為節(jié)點V，以主體間的有向通信(如@、點贊、評論、回復(fù)、轉(zhuǎn)發(fā)等)為有向連接E(帶箭頭直線)，給定時間段內(nèi)通信次數(shù)為權(quán)重W建立復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。其中2A是2BA的矩陣連接圖。為了簡化子圖，權(quán)重可依據(jù)與平均權(quán)重間的關(guān)系離散化為強連接、弱連接兩種，在圖示中分別用粗細(xì)兩種直線標(biāo)注。同時，節(jié)點的度，定義為該節(jié)點被動通信次數(shù)(入度)與主動通信次數(shù)(出度)之差，即“節(jié)點度=入度一出度”。
[0033]步驟202，隨機網(wǎng)絡(luò)生成模塊對上述真實的社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行隨機異化以生成隨機網(wǎng)絡(luò)。隨機網(wǎng)絡(luò)的生成基礎(chǔ)有兩點，一是保證隨機化后對應(yīng)節(jié)點的個體屬性不變，二是保證構(gòu)成各個M級子圖中的所有M-1級子圖的屬性不變。
[0034]根據(jù)真實系統(tǒng)的建模結(jié)果，通過網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)來隨機化生成一組(如100個)虛擬網(wǎng)絡(luò)，圖3A，3B是隨機生成的一種異化結(jié)果，其中3A是3B的連接矩陣。在2級子圖(2級權(quán)重)框架下，重構(gòu)需要保證兩點，一是對應(yīng)節(jié)點的度要相同，二是連接在數(shù)量上要統(tǒng)一。重構(gòu)算法如下:
[0035](I)刪除真實網(wǎng)絡(luò)中所有連接；
[0036](2)以隨機權(quán)重(強連接與弱連接各50%概率)連接隨機兩個節(jié)點V1、Vj形成邊Eij;
[0037](3)如果Elj的加入，有利于當(dāng)前隨機網(wǎng)絡(luò)度分布趨向真實網(wǎng)絡(luò)，即使得VnVj的度進(jìn)一步接近真實網(wǎng)絡(luò)中的度(即I D1-Dii I > = I Di ’ -Dii I與I Dj-Djj I > = I Dj ’ -Djj |同時成立;其中Di為連接Eij加入前節(jié)點Vi的度，Dii為真實網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點Vi的度，Di ’為Eij加入后節(jié)點Vi的度)，而不是背離，那么接受Elj，否則丟棄；
[0038](4)重復(fù)(2)與(3)，直到隨機網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的度都與真實網(wǎng)絡(luò)中的相同；
[0039](5)若當(dāng)前隨機網(wǎng)絡(luò)中的強連接數(shù)量依然小于真實網(wǎng)絡(luò)，那么隨機選中兩個之間無連接的節(jié)點，并用雙強邊連接；
[0040](6)若當(dāng)前隨機網(wǎng)絡(luò)中的弱連接數(shù)量依然小于真實網(wǎng)絡(luò)，那么隨