一种滤波方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种滤波方法及装置，涉及滤波技术应用领域，其中滤波方法包括：获取异构型网络的多个子网，其中多个子网包括不同预定类型的节点，每个子网为同一预定类型子网节点组成的网络；分别构造多个子网的子网内子网节点之间的连接、多个子网的两个子网间节点之间的连接及多个子网的超图节点之间的连接对应的张量特征数据，其中，超图为三个以上子网形成的；为异构型网络配置一个原始节点信号；根据张量特征数据，分别在子网内、两个子网间上、超图上传播原始节点信号，并对应得到传播后的第一滤波信号、多个第二滤波信号及多个第三滤波信号；根据第一滤波信号、多个第二滤波信号及多个第三滤波信号，确定异构型网络的传播滤波信号。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及滤波技术应用领域，特别是涉及一种滤波方法及装置。
技术介绍
目前很多能源、传输及神经网络等高维度数据都是基于图论结构进行研究的。图论结构中的图是各种类型图的抽象及概括，其中，图论中图的点表示研究对象，图论中图的边表示所研究这些对象之间的联系。对于图进一步的描述方式就是在图上设置信号。比如，在传输网络中，信号可以用来描述病原体的传播，人类的迁移或者是库存货物的流动。在社交网络中，用户之间的关系会构成一张复杂网络，而且用户行为数据也包含着大量有价值的信息。在对用户行为和用户之间关系联合分析时，可以使用图滤波算法。现有的图滤波算法中的基于矩阵的图滤波。该图滤波只包括一类节点的复杂网络的结构特征，对一类节点的复杂网络进行滤波，无法分析更高维的复杂网络(包括多种不同类别的节点的复杂网络)，对复杂网络的信号进行滤波。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种滤波方法及装置，综合利用异构型网络的不同类别节点及不同类别节点的连接，对异构型网络的原始节点信号进行滤波。为达到上述目的，本专利技术实施例公开了一种滤波方法，其中，包括如下步骤：获取异构型网络的多个子网，其中，所述多个子网包括不同预定类型的节点，每个子网为同一预定类型子网节点组成的网络；分别构造所述多个子网的子网内所述子网节点之间的连接、所述多个子网的两个子网间节点之间的连接及所述多个子网的超图节点之间的连接对应的张量特征数据，其中，所述超图为三个以上子网形成的；为所述异构型网络配置一个原始节点信号；根据所述张量特征数据，分别在所述子网内、所述两个子网间上、所述超图上传播所述原始节点信号，并对应得到传播后的第一滤波信号、多个第二滤波信号及多个第三滤波信号；根据所述第一滤波信号、所述多个第二滤波信号及所述多个第三滤波信号，确定所述异构型网络的传播滤波信号。为了达到上述目的，本专利技术实施例还公开了一种滤波装置，其中，包括：获取模块，用于获取异构型网络的多个子网，其中，所述多个子网包括不同预定类型的节点，每个子网为同一预定类型子网节点组成的网络；构造模块，用于分别构造所述多个子网的子网内所述子网节点之间的连接、所述多个子网的两个子网间节点之间的连接及所述多个子网的超图节点之间的连接对应的张量特征数据，其中，所述超图为三个以上子网形成的；配置模块，用于为所述异构型网络配置一个原始节点信号；滤波信号获得模块，用于根据所述张量特征数据，分别在所述子网内、所述两个子网间上、所述超图上传播所述原始节点信号，并对应得到传播后的第一滤波信号、多个第二滤波信号及多个第三滤波信号；处理模块，用于根据所述第一滤波信号、所述多个第二滤波信号及所述多个第三滤波信号，确定所述异构型网络的传播滤波信号。由上述的技术方案可见，本专利技术实施例通过获取子网，构造子网内所述子网节点之间的连接、两个子网间节点之间的连接及超图节点之间的连接的对应的张量特征数据，并对异构型网络设置原始节点信号，然后将异构型网络的原始节点信号在子网内、两个子网间及超图上传播，得到异构型网络的传播滤波信号。这样综合利用异构型网络的不同类别节点及不同类别节点的连接的张量特征数据，实现子网内、子网间及超图上的信号传播，进而实现异构型网络的原始节点信号的不同方式滤波，从而为异构型网络与原始节点信号在不同节点上传播提供了理论依据，提高了算法的可信度。当然，实施本专利技术的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例的滤波方法的基本流程示意图。图2为本专利技术实施例的滤波方法的具体流程示意图。图3为本专利技术实施例的滤波方法中步骤207的第一种实现方式流程图。图4为本专利技术实施例的滤波方法中步骤207的第二种实现方式流程图。图5为本专利技术实施例的滤波方法中步骤207的第三种实现方式流程图。图6为本专利技术实施例的滤波方法中步骤306的基本流程图。图7为本专利技术实施例的滤波方法的具体流程示意图。图8为本专利技术实施例的滤波方法中步骤306的具体第一种实现过程的流程图。图9为本专利技术实施例的滤波方法中步骤306的具体第二种实现过程的流程图。图10为本专利技术实施例的滤波方法中步骤306的具体第三种实现过程的流程图。图11为本专利技术实施例的滤波装置的基本结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施公开了一种滤波方法及装置，以下分别进行详细说明。参见图1，图1为本专利技术实施例的滤波方法的一种流程图，本专利技术实施例的滤波方法包括如下步骤：步骤101，获取异构型网络的多个子网，其中，所述多个子网包括不同预定类型的节点，每个子网为同一预定类型子网节点组成的网络。通常，所述不同预定类型是指每个子网节点代表的不同意义。在实际应用场景比如是用户在会议上发表文章。具体的，一个子网节点的预定类型为用户，另一个子网节点的预定类型为会议，还有另外一个子网节点的预定类型为文章。通过不同预定类型的子网节点组成不同子网，然后由不同子网形成异构型网络。对于异构型网络至少包括：子网内的节点、两个子网间的节点及超图的节点的一种或多种。在实际应用中，将本专利技术实施例的具体异构型网络的节点，与节点信息的节点类型的数量有关。步骤102，分别构造所述多个子网的子网内所述子网节点之间的连接、所述多个子网的两个子网间节点之间的连接及所述多个子网的超图节点之间的连接对应的张量特征数据，其中，所述超图为三个以上子网形成的。这里，上述张量特征数据至少包括：子网内的邻接矩阵、两个子网间的邻接矩阵以及超图的邻接张量中的一个或多个。从而建立不同类型的子网的张量特征数据。步骤103，为所述异构型网络配置一个原始节点信号。本步骤中，上述原始节点信号为预先已量化的信号，量化为可以被计算机运算的数值，从而方便后期使用计算。具体的预先已量化的信号的步骤：根据不同需求用户，设置节点信号。该节点信号可以反映节点的性质。每个子网的信号记为s(i)，i＝1,2,...,m，m为异构网络的阶数，取值为大于3的正整数。步骤104，根据所述张量特征数据，分别在所述子网内、所述两个子网间上、所述超图上传播所述原始节点信号，并对应得到传播后的第一滤波信号、多个第二滤波信号及多个第三滤波信号。步骤105，根据所述第一滤波信号、所述多个第二滤波信号及所述多个第三滤波信号，确定所述异构型网络的传播滤波信号。本专利技术实施例中，通过获取子网，构造子网内所述子网节点之间的连接、两个子网间节点之间的连接及超图节点之间的连接的对应的张量特征数据，并对异构型网络设置原始节点信号，然后将异构型网络的原始节点信号在子网内、两个子网间及超图上传播，得到异构型网络的传播滤波信号。这样综合利用异构型网络的不同类别节点及不同类别节点的连接的张量特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种滤波方法，其特征在于，包括：获取异构型网络的多个子网，其中，所述多个子网包括不同预定类型的节点，每个子网为同一预定类型子网节点组成的网络；分别构造所述多个子网的子网内所述子网节点之间的连接、所述多个子网的两个子网间节点之间的连接及所述多个子网的超图节点之间的连接对应的张量特征数据，其中，所述超图为三个以上子网形成的；为所述异构型网络配置一个原始节点信号；根据所述张量特征数据，分别在所述子网内、所述两个子网间上、所述超图上传播所述原始节点信号，并对应得到传播后的第一滤波信号、多个第二滤波信号及多个第三滤波信号；根据所述第一滤波信号、所述多个第二滤波信号及所述多个第三滤波信号，确定所述异构型网络的传播滤波信号。

【技术特征摘要】
1.一种滤波方法，其特征在于，包括：获取异构型网络的多个子网，其中，所述多个子网包括不同预定类型的节点，每个子网为同一预定类型子网节点组成的网络；分别构造所述多个子网的子网内所述子网节点之间的连接、所述多个子网的两个子网间节点之间的连接及所述多个子网的超图节点之间的连接对应的张量特征数据，其中，所述超图为三个以上子网形成的；为所述异构型网络配置一个原始节点信号；根据所述张量特征数据，分别在所述子网内、所述两个子网间上、所述超图上传播所述原始节点信号，并对应得到传播后的第一滤波信号、多个第二滤波信号及多个第三滤波信号；根据所述第一滤波信号、所述多个第二滤波信号及所述多个第三滤波信号，确定所述异构型网络的传播滤波信号。2.如权利要求1所述的滤波方法，其特征在于，所述根据所述第一滤波信号、所述多个第二滤波信号及所述多个第三滤波信号，确定所述异构型网络的传播滤波信号，包括：线性加权所述第一滤波信号、所述多个第二滤波信号及所述多个第三滤波信号，确定所述异构型网络的传播滤波信号。3.如权利要求1或2所述的滤波方法，其特征在于，所述根据所述第一滤波信号、所述多个第二滤波信号及所述多个第三滤波信号，确定所述异构型网络的传播滤波信号，包括：获取所述子网内、所述两个子网间及所述超图对应的预设滤波方式；根据所述预设滤波方式，频域滤波所述第一滤波信号、所述多个第二滤波信号及所述多个第三滤波信号，确定所述异构型网络的传播滤波信号。4.如权利要求3所述的滤波方法，其特征在于，所述根据所述预设滤波方式，频域滤波所述第一滤波信号、所述多个第二滤波信号及所述多个第三滤波信号，确定所述异构型网络的传播滤波信号，包括：对归一化张量特征数据进行预设特征分解；根据所述预设滤波方式及所述预设特征分解，频域滤波所述第一滤波信号、所述多个第二滤波信号及所述多个第三滤波信号，并对应得到第一频域信号、多个第二频域信号及多个第三频域信号；转换所述第一频域信号、所述多个第二频域信号及所述多个第三频域信号，分别对应为所述第一滤波信号、所述多个第二滤波信号及所述多个第三滤波信号；线性加权所述第一滤波信号、所述多个第二滤波信号及所述多个第三滤波信号，确定所述异构型网络的传播滤波信号。5.如权利要求4所述的滤波方法，其特征在于，所述对归一化张量特征数据进行预设特征分解，包括：在所述归一化张量特征数据为归一化子网内的邻接矩阵时，对所述归一化子网内的邻接矩阵进行特征分解；在所述归一化张量特征数据为归一化两个子网间的邻接矩阵时，对所述归一化两个子网间的邻接矩阵进行奇异值分解；在所述张量特征数据为邻接张量时，对所述邻接张量进行高阶奇异值分解。6.如权利要求1所述的滤波方法，其特征在于，所述分别构造所述多个子网的子网内所述子网节点之间的连接、所述多个子网的两个子网间节点之间的连接及所述多个子网的超图节点之间的连接对应的张量特征数...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛凯，乔雨倩，贺志强，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11