团网络识别方法、装置、服务器及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种团网络识别方法、装置、服务器及计算机可读存储介质，涉及数据处理领域，其中方法包括据待识别的目标团的数据转移特征，确认各节点的属性值发送方向，在数据传输关系网的第一节点与相邻的第二节点连接的边上沿着该发送方向，将边的边向量和第一节点属性值发送给第二节点，将第二节点接收到的边向量，按照预设计算逻辑进行加权计算，得到最优权重的边，根据最优权重的边连接的第一节点的属性值，更新第二节点的属性值；迭代执行前述步骤，直至迭代符合预设停止条件，根据迭代后的各节点的属性值，确认同在目标团的各节点，以及确认目标团中各节点的属性。上述方法和装置可以更准确地分辨出目标团以及确认团中节点的属性。

Group Network Recognition Method, Device, Server and Computer Readable Storage Media

【技术实现步骤摘要】
团网络识别方法、装置、服务器及计算机可读存储介质
本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种团网络识别方法、装置、服务器及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着关系网信息的发展，不同类型的团在数据传输关系网中逐渐形成，在数据传输关系网中挖掘具有目标特性的团，对关系网信息的监管有着极为重要的意义。目前，在数据传输关系网中进行子关系网挖掘主要通过标签扩散算法实现，这种算法普遍存在将具有目标特性的团中的数据传输和不具有目标特性的团中的数据传输混淆的问题。
技术实现思路
本申请提供了一种团网络识别方法、装置、服务器及计算机可读存储介质，可以解决将具有目标特性的团中的数据传输和不具有目标特性的团中的数据传输混淆的问题。本申请实施例一方面提供了一种团网络识别方法，包括：根据待识别的目标团的数据转移特征，确认各节点的属性值发送方向；在构建的数据传输关系网中，在第一节点与相邻的第二节点连接的边上沿着所述发送方向，将所述边的边向量和所述第一节点属性值发送给所述第二节点，所述边向量包括多个数据转移的特征值；将所述第二节点接收到的边向量，按照预设计算逻辑进行加权计算，得到最优权重的边，所述计算逻辑与所述待识别的目本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种团网络识别方法，其特征在于，所述方法包括：根据待识别的目标团的数据转移特征，确认各节点的属性值发送方向；在构建的数据传输关系网中，在第一节点与相邻的第二节点连接的边上沿着所述发送方向，将所述边的边向量和所述第一节点属性值发送给所述第二节点，所述边向量包括多个数据转移的特征值；将所述第二节点接收到的边向量，按照预设计算逻辑进行加权计算，得到最优权重的边，所述计算逻辑与所述待识别的目标团的数据转移特征相匹配；根据所述最优权重的边连接的所述第一节点的属性值，更新所述第二节点的属性值；迭代执行所述在第一节点与相邻的第二节点连接的边上沿着所述发送方向，将所述边的边向量和所述第一节点属性值发送给所...

【技术特征摘要】
1.一种团网络识别方法，其特征在于，所述方法包括：根据待识别的目标团的数据转移特征，确认各节点的属性值发送方向；在构建的数据传输关系网中，在第一节点与相邻的第二节点连接的边上沿着所述发送方向，将所述边的边向量和所述第一节点属性值发送给所述第二节点，所述边向量包括多个数据转移的特征值；将所述第二节点接收到的边向量，按照预设计算逻辑进行加权计算，得到最优权重的边，所述计算逻辑与所述待识别的目标团的数据转移特征相匹配；根据所述最优权重的边连接的所述第一节点的属性值，更新所述第二节点的属性值；迭代执行所述在第一节点与相邻的第二节点连接的边上沿着所述发送方向，将所述边的边向量和所述第一节点属性值发送给所述第二节点，将所述第二节点接收到的边向量，按照预设计算逻辑进行加权计算，得到的最优权重的边，以及根据所述最优权重的边连接的所述第一节点的属性值，更新所述第二节点的属性值的步骤，直至迭代符合预设停止条件；根据迭代后的各节点的属性值，确认同在所述目标团的各节点，以及确认所述目标团中各节点的属性。2.如权利要求1所述的团网络识别方法，其特征在于，所述属性值包括：节点ID和团核心指数，则所述在构建的数据传输关系网中，在第一节点与相邻的第二节点连接的边上沿着所述发送方向，将所述边的边向量和所述第一节点属性值发送给所述第二节点之前，包括：将所述第一节点的节点ID作为所述第一节点的初始ID，将所述第二节点的节点ID作为所述第二节点的初始ID，以及，初始化所述第一节点和所述第二节点的团核心指数同为预设数值。3.如权利要求2所述的团网络识别方法，其特征在于，所述根据所述最优权重的边连接的所述第一节点的属性值，更新所述第二节点的属性值，包括：将所述第二节点的节点ID，更新为所述最优权重的边连接的第一节点的节点ID，以及，按照更新规则将所述第二节点的团核心指数，更新为所述最优权重的边连接的第一节点的团核心指数增加或减少预设的更新数值；则所述确认所述目标团中各节点的属性包括：按照所述更新规则以及所述各节点的团核心指数，确认所述各节点的属性。4.如权利要求3所述的团网络识别方法，其特征在于，所述将所述第二节点接收到的边向量，按照预设计算逻辑进行加权计算，得到最优权重的边包括：将所述第二节点接收到的多个边向量中数据转移的特征值，按照所述预设计算逻辑中每个所述特征值各自对应的权重由大到小的顺序，将同类型所述特征值的值进行比较，值最大的特征值对应的边为最优权重的边。5.如权利要求4所述的团网络识别方法，其特征在于，所述多个数据转移的特征值包括数据转移的关键字与所述目标团的数据转移特征中关键词匹配的次数，预设周期内数据的转移频率、转移次数以及转移数量，所述将所述第二节点接收到的多个边向量中数据转移的特征值，按照所述预设计算逻辑中每个所述特征值各自对应的权重由大到小的顺序，将同类型所述特征值的值进行比较，值最大的特征值对应的边为最优权重的边包括：将所述数据转移的关键字与所述目标团的数据转移特征中关键词匹配的次数，所述预设周期内数据转移的转移频率、转移次数以及转移数量，按照所述预设计算逻辑中各自对应的权重由大到小的顺序进行值的比较，值最大的特征值对应的边为最优权重的边。6.如权利要求5所述的团网络识别方法，其特征在于，所述根据迭代后的各节点的属性值，确认同在所述目标团的各节点，以及确认所述目标团中各节点的属性之后包括：根据属于同一团的节点在所述数据传输关系网中的连接关系，生成团网络图；为所述团网络图中不同团核心指数的节点，标注不同的预设区别特征，并输出所述团网络图。7.如权利要求6所述的团网络识别方法，其特征在于，所述生成团网络图之后还包括：在所述团网络图中每个节点上标注节点的所述节点ID和所述团核心指数，以及，在每两个连接的节点之间的边上标注所述边向量。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据待识...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏彬，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44