一种无向图的预估权重矩阵的确定方法及装置制造方法及图纸

提供一种无向图的预估权重矩阵的确定方法：获取原始权重矩阵W0以及原始分组信息，将当前权重矩阵W

【技术实现步骤摘要】
一种无向图的预估权重矩阵的确定方法及装置


[0001]本说明书一个或多个实施例涉及图应用
，尤其涉及一种无向图的预估权重矩阵的确定方法及装置。

技术介绍

[0002]图论的实际应用非常的广泛，无向图作为一个图论的一个分支，同样有非常广泛的应用。实际应用无向图时，需要根据实际应用场景构建无向图，例如，无向图的每个顶点代表什么，顶点与顶点之间的边代表什么，边的权重代表什么等等。以社交关系为例，每个顶点代表一个用户，顶点之间的边代表两个顶点对应的用户之间有无直接好友关系，边的权重代表两个顶点对应的用户之间的关系紧密度。
[0003]相关技术中，在基于构建的无向图进行相关计算时，一般默认构建的图是准确的，即，是基于应用场景中全面的、准确的信息构建的无向图，那么基于所构建的无向图进行相关的计算也是准确的。
[0004]然而，实际应用中，由于数据缺失、脏数据等，使得构建的无向图并不是很准确，基于此所构建的无向图进行相关的计算也是不准确的。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本说明书一个或多个实施例提供一种无向图的预估权重矩阵的确定方法及装置。
[0006]为实现上述目的，本说明书一个或多个实施例提供技术方案如下：
[0007]根据本说明书一个或多个实施例的第一方面，提出了一种无向图的预估权重矩阵的确定方法，该方法包括：
[0008]获取无向图的原始权重矩阵W0以及原始分组信息；其中，对于任一权重矩阵W中的任一元素W
ij
表示顶点i与顶点j之间的权重，W
ij
大于0，i≠j，i,j∈{1、2、3、
……
、n}，n为总顶点数；
[0009]将所述原始权重矩阵作为当前权重矩阵W
x
，将所述原始分组信息作为当前分组信息；
[0010]循环执行以下步骤，直至满足循环结束条件：
[0011]根据当前权重矩阵W
x
以及当前分组信息，计算所述无向图的当前总网络信息其中，Q
ij
为顶点i与顶点j之间的差异度，该差异度与顶点i和顶点j之间属于同一分组的概率负相关；所述顶点i和顶点j之间属于同一分组的概率根据分组信息得到；
[0012]若不满足循环结束条件，则按照基于T的预设更新算法，更新当前权重矩阵W
x
以及当前分组信息；
[0013]循环结束后，将循环结束时的当前权重矩阵W1确定为所述无向图的预估权重矩阵。
[0014]根据本说明书一个或多个实施例的第二方面，提出了一种无向图的预估权重矩阵的确定装置，该装置包括：
[0015]获取模块，用于获取无向图的原始权重矩阵W0以及原始分组信息；其中，对于任一权重矩阵W中的任一元素W
ij
表示顶点i与顶点j之间的权重，W
ij
大于0，i≠j，i，j∈{1、2、3、
……
、n}，n为总顶点数；
[0016]初始化模块，用于将所述原始权重矩阵作为当前权重矩阵W
x
，将所述原始分组信息作为当前分组信息；
[0017]循环执行模块，包括计算单元、更新单元，用于循环控制所述计算单元以及所述更新单元，直至满足循环结束条件：
[0018]所述计算单元，用于根据当前权重矩阵W
x
以及当前分组信息，计算所述无向图的当前总网络信息其中，Q
ij
为顶点i与顶点j之间的差异度，该差异度与顶点i和顶点j之间属于同一分组的概率负相关；所述顶点i和顶点j之间属于同一分组的概率根据分组信息得到；
[0019]所述更新单元，用于若不满足循环结束条件，则按照基于T的预设更新算法，更新当前权重矩阵W
x
以及当前分组信息；
[0020]预估权重矩阵确定模块，用于循环结束后，将循环结束时的当前权重矩阵W1确定为所述无向图的预估权重矩阵。
[0021]根据本说明书一个或多个实施例的第三方面，提出了一种电子设备，包括：
[0022]处理器；
[0023]用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0024]其中，所述处理器通过运行所述可执行指令以实现如上述所述的无向图的预估权重矩阵的确定方法。
[0025]根据本说明书一个或多个实施例的第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现如上述所述的无向图的预估权重矩阵的确定方法。
[0026]在本说明书一个或读个实施例中，获取无向图的原始权重矩阵W0以及原始分组信息，将原始权重矩阵W0以及原始分组信息分别初始化为对应的当前权重矩阵W
x
以及当前分组信息，然后循环执行以下步骤，直至满足循环结束条件：根据当前权重矩阵W
x
以及当前分组信息，计算所述无向图的当前总网络信息其中，Q
ij
为顶点i与顶点j之间的差异度，该差异度与顶点i和顶点j之间属于同一分组的概率负相关；判断是否满足循环结束条件，若满足，则结束循环，若不满足，按照基于T的预设更新算法，更新当前权重矩阵W
x
以及当前分组信息。循环结束后，将循环结束时的当前权重矩阵W
x
作为该无向图的预估权重矩阵。
[0027]通过本说明书的一个或多个实施例，基于权重矩阵与分组信息的关系，逐步估算出与真实正确的权重矩阵贴近的预估权重矩阵，使得基于权重矩阵的相关计算更准确。
附图说明
[0028]图1是一示例性实施例提供的一种无向图的预估权重矩阵的确定方法的流程图示意图。
[0029]图2是一示例性实施例提供的一种无向图的预估权重矩阵的确定装置的框图示意图。
[0030]图3是一示例性实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0031]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书一个或多个实施例相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书一个或多个实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0032]需要说明的是：在其他实施例中并不一定按照本说明书示出和描述的顺序来执行相应方法的步骤。在一些其他实施例中，其方法所包括的步骤可以比本说明书所描述的更多或更少。此外，本说明书中所描述的单个步骤，在其他实施例中可能被分解为多个步骤进行描述；而本说明书中所描述的多个步骤，在其他实施例中也可能被合并为单个步骤进行描述。
[0033]很多应用场景下，基于相关的数据得到的无向图的权重矩阵是不准确的，而很多进一步的计算都是基于权重矩阵进行的，例如图的聚类、图的分割等，都是需要基于构建的无向图的权重矩阵进行，很多情况下默认数据是正确完整的，因此默认构建的无向图也是准确的，进一步的根据构建的无向本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无向图的预估权重矩阵的确定方法，该方法包括：获取无向图的原始权重矩阵W0以及原始分组信息；其中，对于任一权重矩阵W中的任一元素W
ij
表示顶点i与顶点j之间的权重，W
ij
大于0，i≠j，i,j∈{1、2、3、
……
、n}，n为总顶点数；将所述原始权重矩阵作为当前权重矩阵W
x
，将所述原始分组信息作为当前分组信息；循环执行以下步骤，直至满足循环结束条件：根据当前权重矩阵W
x
以及当前分组信息，计算所述无向图的当前总网络信息其中，Q
ij
为顶点i与顶点j之间的差异度，该差异度与顶点i和顶点j之间属于同一分组的概率负相关；所述顶点i和顶点j之间属于同一分组的概率根据分组信息得到；若不满足循环结束条件，则按照基于T的预设更新算法，更新当前权重矩阵W
x
以及当前分组信息；循环结束后，将循环结束时的当前权重矩阵W
x
确定为所述无向图的预估权重矩阵。2.如权利要求1所述的方法，所述循环结束条件为以下其中一种：总网络信息T收敛；循环执行次数到达预设次数；总网络信息T收敛或循环执行次数到达预设次数。3.如权利要求1所述的方法，所述分组信息为分组矩阵P，分组矩阵中的P
lk
表示顶点l属于第k个分组的概率，l∈{1、2、3、
……
、n}，k∈{1、2、3、
……
、m}，m为总分组数，所述4.如权利要求3所述的方法，所述按照T的预设梯度，更新当前权重矩阵W
x
以及当前分组信息，包括：针对当前权重矩阵W
x
中利用公式更新对更新得到的当前权重矩阵W
x
进行归一化处理；γ为当前权重矩阵的学习率；针对当前分组矩阵P
x
中利用公式更新对更新得到的当前分组矩阵P
x
进行归一化处理；δ为当前分组矩阵的学习率。5.如权利要求1所述的方法，还包括：比较所述预估权重矩阵W1与所述原始权重矩阵W0；针对大于0的顶点i与顶点j，若小于预设差值θ1，则确定获取的置信度高。6.如权利要求1所述的方法，还包括：比较所述预估权重矩阵W1与所述原始权重矩阵W0；针对等于0的顶点i与顶点j，若大于预设值θ2，则确定顶点i与顶点j之间存在联系。
7.一种无向图的预估权重矩阵的确定装置，该装置包括：获取模块，用于获取无向图的原始权重矩阵W0以及原始分组信息；其中，对于任一权重矩阵W中的任一元素W
ij
表示顶点i与顶点j之间的权重，W
ij...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞博，曾凤，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：