一种网络多粒度组织方法技术

本发明专利技术公开了一种从网络多粒度组织方法，包括：根据网络结构紧密度与节点属性重要度找到核心簇；以核心簇为初始聚类核心将其余节点分配到所属聚类中。通过综合考虑节点属性重要度及结构紧密度，能找到符合用户关注热点的网络核心结构，合理地对网络结构进行组织，实现子网的准确划分。之后将核心簇及子网结构进行可视化映射，根据配置文件选择核心簇查看其细节信息，并选择关注热点进行深入探索。根据不同的应用需求对配置文件进行修改，重新计算得到满足用户关注热点的核心簇结构。本申请清晰地展示了网络层级结构，并提供可交互选择的局部细节，能够显著提高用户交互自由度，并满足用户的不同关注重点对网络结构进行自适应的组织。

【技术实现步骤摘要】
一种网络多粒度组织方法
本专利技术涉及网络
，特别是指一种网络多粒度组织方法。
技术介绍
随着信息技术不断发展，网络规模持续增大，节点数目不断增多，这一方面严重影响了布局算法的运算效率，另一方面显示区域中的视觉杂乱现象也会严重影响用户的感知，很难从中获得对网络结构及局部细节的深度认知。对于具有较大规模的信息网络，需要清晰地展示网络的层级结构，让用户快速理解网络整体结构特性，同时也需要提供可交互选择的局部细节，便于进行深入的分析。还需要设计有效的交互控制策略，实现对全网与子网、整体与局部的显示控制。现有层级聚类的方法主要存在三个问题：首先，使用虚拟节点作为可视化抽象会导致语义不明的问题，即在探索过程中用户很难分清代表子网结构的虚拟节点与网络中存在的真实节点。其次，虚拟节点仅能反映网络结构的层级划分，无法提供局部细节，用户很难通过虚拟节点获得足够的先验知识并进行深入的交互式探索。最后，当前网络层级聚类过程通常采用模块度、k-核等结构聚类指标对网络层级进行组织，或是根据节点属性通过基于语义的方法对网络进行聚类。在信息网络应用背景下，网络中同时存在节点属性以及结构信息，现有的交互策略缺乏灵活性。用户交互过程中只能沿着聚类算法所构建的固有网络层级逐级探索，很大程度上限制了交互的自由度。可见，现有的网络多粒度组织方法还不能有效满足信息网络中同时具有节点属性以及结构特性的特点，并且无法满足用户对于网络结构自由探索的需求。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种网络多粒度组织方法，实现清晰地展示网络的层级结构，同时也提供可交互选择的局部细节，即实现对大规模网络信息的多粒度划分并使其可视化。基于上述目的本专利技术提供的一种网络多粒度组织方法，包括步骤：抽取网络核心簇；以所述核心簇作为初始聚类核心，将网络中的其余节点依次分配到核心簇所属的聚类中，形成相应的子网结构并输出所述聚类结果；对所述核心簇以及子网结构依照预定的规则进行可视化映射；选择符合所述配置文件所描述的网络中核心簇并展示其细节信息，并对用户关注热点进行进一步地展示；根据修改后的配置文件重新计算得到满足用户关注热点的核心簇。作为一个实施例，所述抽取网络核心簇为根据配置文件分别计算子网中各个子网联通片的重要度，根据所述重要度的高低依次对所述子网联通片进行删除，直到原始网络不再满足k-核约束后，输出所有核心簇。作为一个实施例，所述抽取网络核心簇包括步骤：将网络定义为G＝(V,E)，其中V代表网络节点，E代表各网络节点间的链路；根据配置文件，为网络节点所具有的不同属性值赋予相应的属性重要度，得到网络节点的属性重要度W＝{w1,w2,…,wn}，其中n为网络节点的数目；所述配置文件包括节点属性重要度排序和网络结构约束；根据所述配置文件中的结构约束k，基于k-核分解算法，找到网络中满足结构紧密度约束的k-核H；定义所述k-核H的属性重要度为式中VH为子网H中的网络节点的集合，u为VH中的网络节点，wu为节点u的属性重要度；分别计算子网H中各个子网联通片的属性重要度，并找到其中属性重要度最低的联通片CC(i)；删除所述属性重要度最低的联通片中属性重要度最低的节点；判断删除节点后的联通片CC(i)是否仍然满足k-核约束；如果不再满足结构约束，则CC(i)是网络中的所述核心簇；重复上述步骤，直到删除节点后原始网络不再满足k-核约束时终止整个计算过程，并输出所找到的所有核心簇。作为一个实施例，所述将网络中的其余节点依次分配到核心簇所属的聚类中，包括步骤：将每个所述核心簇标记为一个子网作为网络的聚类核心；网络中的其他节点则分别视为独立子网，并计算网络初始加权模块度Q0：随机选取一个网络节点i，将其依次加入网络中核心簇所属的子网，依次得到的所述网络节点i在不同子网中的加权模块度Q′w，并计算得到各个加权模块度的改变量：△Qw＝Q′w-Q0，并找到其中最大的max△Qw，若满足max△Qw>0则将节点i加入到所述加权模块度的改变量最大的子网中，否则节点i保留在其原先子网；遍历网络中的所有节点，重复上述步骤，直到每个节点都已加入到核心簇所属的子网之中；输出基于核心簇的聚类结果。作为一个实施例，所述对所述核心簇以及子网结构依照预定的规则进行可视化映射，包括步骤：根据网络中的核心簇结构，对网络中核心簇所包含的节点与连接关系进行强调展示，网络中其他的节点与连接关系则使用半消隐的方式进行显示；接收用户选择网络中核心簇的指令，将该核心簇所属的子网从半消隐状态变为正常显示状态，子网周围显示凸包以表示子网的分布范围；将布局视点聚焦到用户所选择的子网上，删除其余不相关节点；在新的网络层级中，重新计算当前子网中的核心簇结构。作为一个实施例，所述修改后的配置文件为用户对节点属性重要度排序和网络结构约束进行修改之后所得的配置文件。作为一个实施例，所述删除属性重要度最低的联通片中属性重要度最低的节点的过程中，如果两个节点具有相同的属性重要度，则计算节点的加权重要度，删除加权重要度较低的节点；所述加权重要度定义为：式(1)中n(vi)是节点i的邻居节点集合，ci是i的邻居节点数目。作为一个实施例，所述为网络节点的属性重要度为根据配置文件对节点属性进行映射所得到的可进行比较的序数值。作为一个实施例，所述k-核约束指当前网络中所有节点的度值均不小于k。作为一个实施例，所述计算网络初始加权模块度Q0为使用公式(2)计算得出所述网络初始加权模块度Q0：式(2)中ki＝∑jAij是节点i的度值；ci，cj分别表示节点i与节点j所属的聚类；δ是聚类判别函数，如果节点i与节点j属于同一子网，δ取值为1，否则取值为0；是网络中的连接数目总和；Aij为网络的邻接矩阵；WMij为网络的属性重要度矩阵，定义为式(3)：式(3)中wi为节点i的属性重要度，O(x)为映射函数。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网络多粒度组织方法流程图；图2为本专利技术实施例抽取网络核心簇流程图；图3为本专利技术实施例网络聚类算法流程图；图4a为本专利技术实施例提供的可视化过程步骤一示意图；图4b为本专利技术实施例提供的可视化过程步骤二示意图；图4c为本专利技术实施例提供的可视化过程步骤三示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本专利技术进一步详细说明。对于具有较大规模的信息网络，需要清晰地展示网络的层级结构，让用户快速理解网络整体结构特性，同时也需要提供可交互选择的局部细节，便于进行深入的分析，即需要提供对大规模网络信息的多粒度可视化。其核心是构建与网络固有层次结构一致、能够体现网络节点重要度的层次细节等级(LevelofDetail，LOD)模型，并对网络节点进行多粒度的组织，设计有效的交互控制策略，实现对全网与子网、整体与局部的显示控制。对信息网络进行合理的多粒度展示，有助于用户直观的了解网络整体分布规律以及内部细节特征，从而更为快速高效的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种网络多粒度组织方法，其特征在于，包括步骤：抽取网络核心簇；以所述核心簇作为初始聚类核心，将网络中的其余节点依次分配到核心簇所属的聚类中，形成相应的子网结构并输出所述聚类结果；对所述核心簇以及子网结构依照预定的规则进行可视化映射；选择符合所述配置文件所描述的网络中核心簇并展示其细节信息，并对用户关注热点进行进一步地展示；根据修改后的配置文件重新计算得到满足用户关注热点的核心簇。

【技术特征摘要】
1.一种网络多粒度组织方法，其特征在于，包括步骤：抽取网络核心簇；以所述核心簇作为初始聚类核心，将网络中的其余节点依次分配到核心簇所属的聚类中，形成相应的子网结构并输出所述聚类结果；对所述核心簇以及子网结构依照预定的规则进行可视化映射；选择符合所述配置文件所描述的网络中核心簇并展示其细节信息，并对用户关注热点进行进一步地展示；根据修改后的配置文件重新计算得到满足用户关注热点的核心簇。2.根据权利要求1所述的一种网络多粒度组织方法，其特征在于，所述抽取网络核心簇为根据配置文件分别计算子网中各个子网联通片的重要度，根据所述重要度的高低依次对所述子网联通片进行删除，直到原始网络不再满足k-核约束后，输出所有核心簇。3.根据权利要求2所述的一种网络多粒度组织方法，其特征在于，所述抽取网络核心簇包括步骤：将网络定义为G＝(V,E)，其中V代表网络节点，E代表各网络节点间的链路；根据配置文件，为网络节点所具有的不同属性值赋予相应的属性重要度，得到网络节点的属性重要度W＝{w1,w2,…,wn}，其中n为网络节点的数目；所述配置文件包括节点属性重要度排序和网络结构约束；根据所述配置文件中的结构约束k，基于k-核分解算法，找到网络中满足结构紧密度约束的k-核H；定义所述k-核H的属性重要度为式中VH为子网H中的网络节点的集合，u为VH中的网络节点，wu为节点u的属性重要度；分别计算子网H中各个子网联通片的属性重要度，并找到其中属性重要度最低的联通片CC(i)；删除所述属性重要度最低的联通片中属性重要度最低的节点；判断删除节点后的联通片CC(i)是否仍然满足k-核约束；如果不再满足结构约束，则CC(i)是网络中的所述核心簇；重复上述步骤，直到删除节点后原始网络不再满足k-核约束时终止整个计算过程，并输出所找到的所有核心簇。4.根据权利要求1所述的一种网络多粒度组织方法，其特征在于，所述将网络中的其余节点依次分配到核心簇所属的聚类中，包括步骤：将每个所述核心簇标记为一个子网作为网络的聚类核心；网络中的其他节点则分别视为独立子网，并计算网络初始加权模块度Q0：随机选取一个网络节点i，将其依次加入网络中核心簇所属的子网，依次得到的所述网络节点i在不同子网中的加权模块度Q′w，并计算得到各个加权模块度的改变量：△Qw＝Q...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏迎梅，杜晓磊，康来，杨天，谢毓湘，马豪，黄健，徐大林，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43