一种基于复杂网络的特征提取方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种基于复杂网络的特征提取方法及装置，该方法包括：配置设备根据复杂网络对应的网络有向图，为各运算设备分配该网络有向图中所包含的所有节点对应的节点信息，所述配置设备将所述节点信息分发至各运算设备，使得各所述运算设备根据分配的节点信息所对应的指定节点，确定出各指定节点之间的传递关系，根据所述传递关系确定出所述网络有向图中的网络基准单元，并根据所述网络基准单元提取该网络有向图对应的网络特征信息。通过本方法，可以将复杂网络中复杂的网络关系，转变为简单的网络结构单元，有效提升了在复杂网络中提取的网络特性信息的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机
，尤其涉及一种基于复杂网络的特征提取方法及装置。
技术介绍
随着信息技术的发展，从人们在实际生活中彼此之间的进行信息交互的通讯网络、社会关系网，再到交通运输网、互联网等等复杂的关系系统，都可以看作是一张庞大而复杂的网络，也即，复杂网络。其中，复杂网络是指大量单元或个体(单元或个体，可称之为复杂网络的节点)之间相互作用而形成的复杂的网络结构。现有技术中，对复杂网络的研究需要提取复杂网络的特征进行分析。针对任一复杂网络，通常针对其幂律(PowerLaw)分布或集聚(Clustering)系数等特征进行分析。其中，幂律分布，重点基于复杂网络中拥有连接数较大的节点，反映了复杂网络中节点之间的不均匀性；而集聚系数重点基于复杂网络中分布密度较大区域，反映了复杂网络的密集程度。但是，复杂网络的上述特征，并不能充分反映复杂网络的基本属性，也就是说，现有技术中所提取的有关复杂网络的特征并不准确。
技术实现思路
本申请实施例提供一种基于复杂网络的特征提取方法及装置，用以解决现有技术中对复杂网络所提取的特征准确性较低的问题。本申请实施例提供的一种基于复杂网络的特征提取方法，包括：配置设备根据复杂网络对应的网络有向图，为各运算设备分配该网络有向图中所包含的所有节点对应的节点信息；所述配置设备将所述节点信息分发至各运算设备，使得各所述运算设备根据分配的节点信息所对应的指定节点，确定出各指定节点之间的传递关系，根据所述传递关系确定出所述网络有向图中的网络基准单元，并根据所述网络基准单元提取该网络有向图对应的网络特征信息。本申请实施例还提供的一种基于复杂网络的特征提取方法，包括：运算设备接收由配置设备发送的节点信息；根据接收到的所述节点信息，确定所述节点信息对应的各指定节点之间的传递关系；根据各指定节点之间的所述传递关系，确定各所述指定节点形成的所有网络基准单元；根据确定出的所述网络基准单元，提取所述网络有向图对应的网络特征信息。本申请实施例另提供的一种基于复杂网络的特征提取方法，运算设备针对网络有向图中每一指定节点发送指示信息，所述方法包括：所述指定节点接收所述运算设备发送的指示信息；根据所述指示信息，确定该指定节点与其他指定节点之间的传递关系；根据所述传递关系，确定由所述指定节点形成的所有网络基准单元；将确定出的所述网络基准单元反馈给所述运算设备，以使得所述运算设备提取所述网络有向图对应的网络特征信息。本申请实施例提供的一种基于复杂网络的特征提取装置，包括：配置模块，用于根据复杂网络对应的网络有向图，为各运算设备分配该网络有向图中所包含的所有节点对应的节点信息；发送模块，用于将所述节点信息分发至各运算设备，使得各所述运算设备根据分配的节点信息所对应的指定节点，确定出各指定节点之间的传递关系，根据所述传递关系确定出所述网络有向图中的网络基准单元，并根据所述网络基准单元提取该网络有向图对应的网络特征信息。本申请实施例另提供的一种基于复杂网络的特征提取装置，包括：接收模块，用于接收由配置设备发送的节点信息；确定模块，用于根据接收到的所述节点信息，确定所述节点信息对应的各指定节点之间的传递关系；网络基准单元模块，用于根据各指定节点之间的所述传递关系，确定各所述指定节点形成的所有网络基准单元；网络特征信息模块，用于根据确定出的所述网络基准单元，提取所述网络有向图对应的网络特征信息。本申请实施例另提供的一种基于复杂网络的特征提取装置，运算设备针对网络有向图中每一指定节点发送指示信息，所述装置包括：接收模块，用于接收所述运算设备发送的指示信息；确定模块，用于根据所述指示信息，确定该指定节点与其他指定节点之间的传递关系；网络基准单元模块，用于根据所述传递关系，确定由所述指定节点形成的所有网络基准单元；网络特征信息模块，用于将确定出的所述网络基准单元反馈给所述运算设备，以使得所述运算设备提取所述网络有向图对应的网络特征信息。本申请实施例提供一种基于复杂网络的特征提取方法及装置，通过本方法，配置设备会将网络有向图中所包含的所有节点，分别分配给大量的运算设备，运算设备则会根据配置设备所分配的节点，确定这些节点之间的传递关系，并根据所述传递关系步确定出所述网络有向图中所包含的网络基准单元，并根据网络基准单元提取出所述网络有向图对应的网络特征信息。与现有技术不同的是，现有技术中重点关注复杂网络中的节点分布的密集程度，或节点所拥有连接的不均匀程度，却不能体现出复杂网络中各节点相互之间形成的网络结构，而本申请实施例中的方式，是基于节点之间的传递关系将复杂网络划分成基本的结构单元，这样一来，可以将复杂网络中复杂的网络关系，转变为简单的结构单元，有效提升了对复杂网络中网络特性分析的准确性，并且，在本申请实施例中，对于包含有海量节点复杂网络而言，采用分布式运算的方式，有效提升了运算的效率。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1a为本申请实施例提供的一种基于复杂网络的特征提取过程；图1b为本申请实施例提供的分布式系统的架构示意图；图2为本申请实施例提供的另一种基于复杂网络的特征提取过程；图3为本申请实施例提供的节点之间的有向传递关系的示意图；图4为本申请实施例提供的节点之间的无向传递关系的示意图；图5a为本申请实施例提供的最小网络结构的所有类型的示意图；图5b为本申请实施例提供的无向边三角形的示意图；图6为本申请实施例提供的不同类型的网络基准单元分别对应的所有无向边的值；图7a和7b为本申请实施例提供的应用实例中节点的传递关系的示意图；图8为本申请实施例中提供的配置设备和多个运算设备之间的结构示意图；图9至图11为本申请实施例提供的基于复杂网络的特征提取装置结构示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。图1a为本申请实施例提供的基于复杂网络的特征提取方法，该方法具体包括以下步骤：S101，配置设备根据复杂网络对应的网络有向图，为各运算设备分配该网络有向图中所包含的所有节点对应的节点信息。在本申请实施例中，所述的网络有向图，是根据复杂网络中的信息传递关系，所作出的由节点和有向边构成的网络图形。在网络有向图中，节点表示复杂网络中的个体(所述的个体，可以是终端、用户自身、城市等组成复杂网络的基本单位)，有向边表示个体之间的传递关系(有向边的方向就表示了传递的方向)。本申请中的网络有向图的生成，可以由相应的设备汇总有关所述复杂网络的所有信息后而生成。这里对于所述网络有向图的生成，并不作为对本申请的限定。在实际应用场景下，网络有向图中通常包含大量的节点(通常节点的数量在百万级至十亿级，甚至更多)，在这样的情况下，如果仅由一台或少数的几台运算设备进行运算，由于运算量过大，那么，将极大地增加运算过程所需的时间。因此，在本申本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于复杂网络的特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：配置设备根据复杂网络对应的网络有向图，为各运算设备分配该网络有向图中所包含的所有节点对应的节点信息；所述配置设备将所述节点信息分发至各运算设备，使得各所述运算设备根据分配的节点信息所对应的指定节点，确定出各指定节点之间的传递关系，根据所述传递关系确定出所述网络有向图中的网络基准单元，并根据所述网络基准单元提取该网络有向图对应的网络特征信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于复杂网络的特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：配置设备根据复杂网络对应的网络有向图，为各运算设备分配该网络有向图中所包含的所有节点对应的节点信息；所述配置设备将所述节点信息分发至各运算设备，使得各所述运算设备根据分配的节点信息所对应的指定节点，确定出各指定节点之间的传递关系，根据所述传递关系确定出所述网络有向图中的网络基准单元，并根据所述网络基准单元提取该网络有向图对应的网络特征信息。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在为各运算设备指定分配该网络有向图中所包含的所有节点之前，所述方法还包括：所述配置设备针对所述网络有向图中包含的每个节点设置全局唯一的标识信息。3.一种基于复杂网络的特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：运算设备接收由配置设备发送的节点信息；根据接收到的所述节点信息，确定所述节点信息对应的各指定节点之间的传递关系；根据各指定节点之间的所述传递关系，确定各所述指定节点形成的所有网络基准单元；根据确定出的所述网络基准单元，提取所述网络有向图对应的网络特征信息。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述节点信息对应的各指定节点之间的传递关系，具体包括：针对每一指定节点，指示该指定节点向直接邻居节点发送通知消息；其中，所述直接邻居节点是指与该指定节点直接相连的节点；接收所有已收到所述通知消息的直接邻居节点反馈的汇报信息；根据所述汇报信息，确定每一所述指定节点的所有直接邻居节点。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，指示该指定节点向直接邻居节点发送通知消息，具体包括：指示该指定节点将自身的标识信息携带在通知信息中，并将所述通知消息发送至该指定节点的所有直接邻居节点；根据所述汇报信息，确定每一所述指定节点的所有直接邻居节点，具体包括：确定汇报信息中携带的、除该指定节点自身的标识信息以外的其他标识信息所对应的其他节点，将所述其他节点确定为该指定节点的直接邻居节点。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据各指定节点之间的所述传递关系，确定各所述指定节点形成的所有网络基准单元，具体包括：根据各指定节点之间的所述传递关系，构建各指定节点与所有直接邻居节点之间的无向边，并为各无向边赋值；根据赋值后的各无向边，确定各指定节点之间形成的所有网络基准单元。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，为各无向边赋值，具体包括：确定所有指定节点的标识信息；按照指定顺序对确定出的所有标识信息进行排序；根据排序后的标识信息，使用构建规则为各无向边赋值；其中，所述构建规则包括：针对两个标识信息排序不同的节点，当两个节点之间的传递关系为由标识信息排序较高的节点指向标识信息排序较低的节点的有向边时，则将构建后的两个节点之间的无向边赋值为第一数值；当两个节点之间的传递关系为由标识信息排序较低的节点指向标识信息排序较高的节点的有向边时，则将构建后的两个节点之间的无向边赋值为第二数值；当两个节点之间的传递关系为双向边时，则将构建后的两个节点之间的无向边赋值为第三数值。8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据赋值后的各无向边，确定各指定节点之间形成的所有网络基准单元，具体包括：针对每一指定节点，指示该指定节点将该指定节点自身与所有直接邻居节点的连接信息，分别发送给除该直接邻居节点之外的各直接邻居节点，并接收所有直接邻居节点发送的连接信息；其中，所述连接信息包括：指定节点与直接邻居节点的标识信息；根据各指定节点接收到的所有连接信息，确定出各指定节点对应的所有间接邻居节点；其中，所述间接邻居节点是指与所述指定节点不直接相连，与该指定节点的直接邻居节点直接相连的节点；构建所述指定节点与该指定节点对应的所有间接邻居节点的无向边，并为指定节点与各间接节点之间的各无向边赋值；根据赋值后的所述指定节点与所有直接邻居节点之间的无向边，以及赋值后的所述指定节点与间接邻居节点之间的无向边，确定出含有所述指定节点的所有网络基准单元。9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，为指定节点与各间接节点之间的各无向边赋值，具体包括：确定所有指定节点的标识信息；按照指定顺序对确定出的所有标识信息进行排序；根据排序后的标识信息，使用构建规则为指定节点与各间接节点之间的各无向边赋值；其中，所述构建规则包括：所述构建规则包括：当两个节点之间不存在传递关系时，将构建后的两个节点之间的无向边赋值为第四数值。10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，确定出含有所述指定节点形成的所有网络基准单元，具体包括：针对每一指定节点，确定出以该指定节点为顶点的所有无向边三角形，确
\t定每个无向边三角形对应的值，作为确定出的含有该指定节点的所有网络基准单元；其中，一个无向边三角形对应的值为：该无向边三角形的每条无向边的赋值组合而成的值。11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，根据确定出的所述网络基准单元，提取所述网络有向图对应的网络特征信息之前，所述方法还包括：所述运算设备根据各指定节点的标识信息，对确定出的各网络基准单元进行去重。12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，提取所述网络有向图对应的网络特征信息，具体包括：统计所述网络有向图中相同的网络基准单元的数量，作为所述网络有向图对应的网络特征信息。13.一种基于复杂网络的特征提取方法，其特征在于，运算设备针对网络有向图中每一指定节点发送指示信息，所述方法包括：所述指定节点接收所述运算设备发送的指示信息；根据所述指示信息，确定该指定节点与其他指定节点之间的传递关系；根据所述传递关系，确定由所述指定节点形成的所有网络基准单元；将确定出的所述网络基准单元反馈给所述运算设备，以使得所述运算设备提取所述网络有向图对应的网络特征信息。14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，根据所述指示信息，确定该指定节点与其他指定节点之间的传递关系，具体包括：所述指定节点根据所述指示信息，向该指定节点的直接邻居节点发送通知消息，并接收其他直接邻居节点发送的通知消息；根据所述通知消息，确定所述指定节点的所有直接邻居节点。15.如权利要求13所述的方法，其特征在于，根据所述传递关系，确定由所述指定节点形成的所有网络基准单元，具体包括：根据所述传递关系，构建所述指定节点与所有直接邻居节点之间的无向边，
\t并为各无向边赋值；根据赋值后的各无向边，确定由所述指定节点形成的所有网络基准单元。16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，为各无向边赋值，具体包括：提取指示信息中包含的排序信息；其中，所述排序信息由所述运算设备根据所有指定节点的标识信息，按照指定顺序对所有标识信息进行排序后生成；根据所述排序信息，使用构建规则为各无向边赋值；其中，所述构建规则包括：针对两个标识信息排序不同的节点，当两个节点之间的传递关系为由标识信息排序较高的节点指向标识信息排序较低的节点的有向边时，则将构建后的两个节点之间的无向边赋值为第一数值；当两个节点之间的传递关系为由标识信息排序较低的节点指向标识信息排序较高的节点的有向边时，则将构建后的两个节点之间的无向边赋值为第二数值；当两个节点之间的传递关系为双向边时，则将构建后的两个节点之间的无向边赋值为第三数值。17.如权利要求15所述的方法，其特征在于，根据赋值后的各无向边，确定由所述指定节点形成的所有网络基准单元，具体包括：所述指定节点将与任一直接邻居节点的连接信息，分别发送给除该邻居节点之外的各直接邻居节点，并接收所有直接邻居节点发送的连接信息；其中，所述连接信息包括：指定节点与直接邻居节点之间构建的无向边的值、该指定节点的标识信息以及该直接邻居节点的标识信息；所述指定节点根据接收到的所有直接邻居节点的连接信息，确定出所述指定节点对应的所有间接邻居节点；其中，所述间接邻居节点是指与所述指定节点不直接相连，与该指定节点的直接邻居节点直接相连的节点；构建该指定节点自身对应的所有间接邻居节点的无向边，并为各无向边赋
\t值；根据赋值后的所述指定节点与所有直接邻居节点之间的无向边，和赋值后的所述指定节点与间接邻居节点之间的无向边，确定出由该指定节点形成的所有网络基准单元。18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，为各无向边赋值，具体包括：提取指示信息中包含的排序信息；其中，所述排序信息由所述运算设备根据所有指定节点的标识信息，按照指定顺序对所有标识信息进行排序后生成；根据所述排序信息，使用构建规则为各无向边赋值；其中，所述构建规则包括：当两个节点之间不存在传递关系时，则将构建后的两个节点之间的无向边赋值为第四数值。19.如权利要求18所述的方法，其特征在于，根据赋值后的所述指定节点与所有直接邻居节点之间的无向边，和赋值后的所述指定节点与间接邻居节点之间的无向边，确定出由该指定节点形成的所有网络基准单元，具体包括：所述指定节点，确定出以该指定节点为顶点的所有无向边三角形，确定每个无向边三角形对应的值，作为确定出的含有该指定节点的所有网络基准单元，其中，一个无向边三角形对应的值为：该无向边三角形的每条无向边的赋值组合而成的值；将确定出的所有无向边三角形对应的值，发送给该指定节点的所有直接邻居节点和间接邻居节...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛仁歆，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY