一种图节点的中心度计算方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种图节点的中心度计算方法及系统，方法包括：对目标图形的节点信息和边信息进行筛选，得到筛选后的目标图形的节点信息和边信息；基于筛选后的目标图形的节点信息和边信息构成多个子图；选择K种图中心度算法；分别确定K种图中心度算法的权重；基于K种中心度算法，分别计算得到每个子图的中心度得分集合；基于每个子图的中心度得分集合以及K种图中心度算法的权重，计算得到每个子图的中心度总分；分别确定每个子图的中心度总分的权重；基于每个子图的中心度总分以及每个子图的中心度总分的权重，计算得到目标图形节点的中心度得分。本发明专利技术相对于现有技术能够有效提高图节点的中心度计算的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种图节点的中心度计算方法及系统
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种图节点的中心度计算方法及系统。
技术介绍
目前，在确定图中心节点时，已有如度中心性、紧密中心性、中介中心性、网页中心度等多种图中心性算法。其中，度中心性作为连通性的基线度量，对于一个拥有g个节点的无向图，节点i的度中心性是i与其它g-1个节点的直接联系总数。紧密中心性用于测量节点对群体的意义，包括对断开连接群体的两个变体；其核心思想是如果节点到图中其他节点的最短距离都很小，那么它的接近中心性就很高。中介中心性用于查找控制点，包括一个近似的估计算法；其核心思想是计算网络中任意两个节点的所有最短路径，如果这些最短路径中很多条都经过了某个节点，那么就认为这个节点的中介中心性高。网页中心度用来了解整体性的影响，包括一个个性化的网页排名变体；网页中心度核心思想是，其认为指标最好还需要考虑到指向你的那些节点。也就是说，来自受欢迎的节点的跳转应该重于不太受欢迎的节点的跳转。上述算法都存在自己的局限性，如网页中心度算法无法区别不同属性的连接、且存在偏好老节点的偏好。因本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图节点的中心度计算方法，其特征在于，包括：/n对目标图形的节点信息和边信息进行筛选，得到筛选后的目标图形的节点信息和边信息；/n基于所述筛选后的目标图形的节点信息和边信息构成多个子图；/n选择K种图中心度算法，其中，K≥2；/n分别确定所述K种图中心度算法的权重；/n基于所述K种中心度算法，分别计算得到每个子图的中心度得分集合；/n基于所述每个子图的中心度得分集合以及所述K种图中心度算法的权重，计算得到每个子图的中心度总分；/n分别确定每个子图的中心度总分的权重；/n基于所述每个子图的中心度总分以及所述每个子图的中心度总分的权重，计算得到所述目标图形节点的中心度得分。/n

【技术特征摘要】
1.一种图节点的中心度计算方法，其特征在于，包括：
对目标图形的节点信息和边信息进行筛选，得到筛选后的目标图形的节点信息和边信息；
基于所述筛选后的目标图形的节点信息和边信息构成多个子图；
选择K种图中心度算法，其中，K≥2；
分别确定所述K种图中心度算法的权重；
基于所述K种中心度算法，分别计算得到每个子图的中心度得分集合；
基于所述每个子图的中心度得分集合以及所述K种图中心度算法的权重，计算得到每个子图的中心度总分；
分别确定每个子图的中心度总分的权重；
基于所述每个子图的中心度总分以及所述每个子图的中心度总分的权重，计算得到所述目标图形节点的中心度得分。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别确定所述K种图中心度算法的权重，包括：
采用优序图法分别确定所述K种图中心度算法的权重。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用优序图法分别确定所述K种图中心度算法的权重，包括：
设置棋盘图，将所述K种图中心度算法分别置于所述棋盘图的第一列和第一行；
将每一行的图中心度算法分别与每一列的图中心度算法进行对比，分别得到两两对比的评分；
对每一行的图中心度算法的评分进行横向求和，得到每一行的图中心度算法的最终得分；
基于每一行的图中心度算法的最终得分确定对应的图中心度算法的权重。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别确定每个子图的中心度总分的权重，包括：
采用优序图法分别确定每个子图的中心度总分的权重。


5.一种图节点的中心度计算系统，其特征在于，包括：
筛选模块，用于对目标图形的节点信息和边信息进行筛选，得到筛选后的目标图形的节点信息和边信息；
构成模块，用于基于所述筛选后的目标图形的节点信息和边信息构成多个子图；
选择模块，用于选择K种图中心度算法，其中，K≥2；
第一确定模块，用于分别确定所述K种图中心度算法的权重；...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈哲诗，
申请(专利权)人：深圳集智数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44