【技术实现步骤摘要】
一种动态超图的中介中心性度量的快速维护方法
[0001]本申请属于数据挖掘
，特别涉及一种动态超图的中介中心性度量的快速维护方法。
技术介绍
[0002]图，作为一种结构化数据，常被用于多领域的数据建模。但图结构的局限性在于其只能建模对象之间的二元关联关系，但现实世界中对象之间的关系往往是复杂的一对多或多对多的多元关系，所以用图来建模数据会丢失一些重要信息。超图，作为图这种结构化数据的泛化，其超边可以包含任意数目的顶点，所以相比于图，超图可以更加准确、全面的建模存在多元关联的对象之间的关系。近年来，超图已被广泛应用于社交网络、生物网络、通讯网络等等越来越多的领域。
[0003]中心性是图分析领域的重要指标，用于判断网络中节点的影响力。其中，中介中心性被用于查找网络中的控制点，一个顶点的中介中心性越高，说明越多的顶点之间的最短路径都需要通过该顶点中转，顶点的消失会导致其他顶点之间的交流变得困难。中介中心性在现实中也有广泛的应用，如寻找社交网络中信息传播的关键节点、寻找不同领域间的跨界者等等。
[0004]由于现实中的网络经常发生边的插入与删除，所以快速的在动态超图中维护节点的中介中心性至关重要。现有的算法多数是在静态超图中计算顶点的中介中心性，但直接使用静态算法维护动态超图的中介中心性时，算法会重新对每个点执行正向宽搜计算顶点在新超图中的Levels集合、到其他顶点与超边的最短路径数，以及执行反向累积计算该顶点对其他顶点的源依赖，在算法执行过程中会存在大量冗余计算。
技术实现思路
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种动态超图的中介中心性度量的快速维护方法，其特征在于，包括以下步骤，S1.一个初始的超图H＝(V,E)，V为顶点集合，E为超边集合，顶点数为n，超边数为m；初始化辅助数组record和一维数组bc，辅助数组record保存最初的静态超图上的中间计算结果，包括三维数组record_levels、二维数组record_npV、二维数组record_npE、二维数组record_dpV，其中三维数组record_levels保存以每个顶点为源点在超图中产生的宽搜结果；二维数组record_npV保存任意顶点v
k
(k＝1...n)到其他顶点的最短路径数；二维数组record_npE保存任意顶点v
k
(k＝1...n)到其他超边的最短路径数；二维数组record_dpV保存任意顶点v
k
(k＝1...n)对其他顶点的源依赖；一维数组bc保存顶点v
k
(k＝1...n)的中介中心性值；S2.在超图H上插入或删除超边e0，e0包含的顶点集为S3.遍历超边e0中的每个顶点，根据辅助数组record中记录的宽搜结果，得到在更新前的超图中e0到其他顶点的距离信息；S4.根据距离信息，得到超图中的顶点v
k
(k＝1...n)的类别；S5.根据顶点的类别在超图上执行相应的正向更新策略，并将辅助数组record_levels、record_npV、record_npE中的信息更新为在新超图中的正向更新结果；S6.判断顶点是否是源依赖受影响的顶点，若是，则执行反向累积计算该顶点的新源依赖，并将新的源依赖增量累加到bc数组中，并将辅助数组record_dpV中的信息更新为新源依赖；若不是，则跳至S7；S7.若k＝＝n，则本次超图更新结束；否则，令k＝k+1，跳至步骤S4；S8.若继续插入、删除超边，跳至S2；否则，算法结束。2.根据权利要求1所述的一种动态超图的中介中心性度量的快速维护方法，其特征在于，由于在超图中以顶点v
k
为源点进行宽搜可以不断交替得到顶点与超边集合，其中顶点集合称为顶点边界frontierV，超边集合称为超边边界frontierE，得到的所有顶点与超边边界的集合称为顶点v
k
的Levels集合；所以根据顶点v
k
与顶点集所在连通分量的情况，以及中的顶点在顶点v
k
的Levels集合中所处的位置，当超边插入时，将顶点v
k
分为不受影响的A1类顶点、受影响的A2类顶点、受影响的A3类顶点、不受影响的A4类顶点、受影响的A5类顶点；当超边删除时，将顶点v
k
分为不受影响的D1类顶点、受影响的D2类顶点和不受影响的D3类顶点。3.根据权利要求2所述的一种动态超图的中介中心性度量的快速维护方法，其特征在于，当插入超边时，若顶点v
k
与顶点集中的全部顶点属于同一个连通分量，当中的所有顶点都位于v
k
的Levels集合的同一个顶点边界frontierV[t]中时，在更新前的超图中，中的所有顶点到v
k
的距离相等，此时，称v
k
为不受影响的A1类顶点，对于不受影响的A1类顶点，仅在顶点边界frontierV[t]下方的超边边界frontierE[t+1]中加入e0即可；当中的所有顶点都位于v
k
的Levels集合的上下相邻的两个顶点边界frontierV[t]与frontierV[t+2]中时，在更新前的超图中，中的所有顶点到v
k
的最大距离之差为1，此时，称v
k
为受影响的A2类顶点；对于受影响的A2类顶点，需要将e0加入到超边边界frontierE
[t+1]中；并以e0为初始边界进行宽搜，寻找到受影响的顶点与超边，并在过程中增量更新这些顶点与超边的最短路径数；当中的顶点位于的离v
k
最近与最远的顶点边界分别为frontierV[t]与frontierV[t+p](p>2)时，超边e0的插入会影响v
k
的Levels集合的整体结构，从而也会影响v
k
到其他顶点与超边的最短路径数，在更新前的超图中，中的所有顶点到v
k
的最大距离之差大于1，此时，称v
k
为受影响的A3类顶点；对于受影响的A3类顶点，需要将超边e0加入到顶点边界frontierV[t]的下一个超边边界frontierE[t+1]中，因只有超边边界frontierE[t+1]下方的Levels集合的结构会发生变化，所以以frontierE[t+1]为初始边界进行部分宽搜，更新Levels集合的整体结构和最短路径数。4.根据权利要求2所述的一种动态超图的中介中心性度量的快速维护方法，其特征在于，当插入超边e0时，若顶点v
k
与顶点集中的顶点都不属于同一个连通分量，此时超边e0的插入对顶点v
k
的宽搜结果不会有任何影响，所以不需要对v
k
的宽搜结果进行更新，此时v
k
为不受影响的A4类顶点；当插入超边e0时，若顶点v
k
与顶点集中的部分顶点属于同一个连通分量，此时超边e0连通了v
k
所在的连通分量与其他顶点所在的连通分量，v
k
的Levels集合的整体结构与到其他顶点和超边的最短路径数一定会受到影响，此时称v
k
为受影响的A5类顶点；对于A5类顶点，需要将超边e0加入到顶点边界frontierV[t]的下一个超边边界frontierE[t+1]中，顶点边界frontierV[t]为中的顶点所在的离v
k
最近的顶点边界。因只有超边边界frontierE[t+1]下方的Levels集合的结构会发生变化，所以以frontierE[t+1]为初始边界进行部分宽搜，更新Levels集合的整体结构和最短路径数。5.根据权利要求2所述的一种动态超图的中介中心性度量的快速维护方法，其特征在于，当删除超边e0时，若顶点v
k
与顶点集的全部顶点属于同一个连通分量，当中的所有顶点都位于v
k
的Levels集合的同一个顶点边界frontierV[t]中时，超边e0的删除不会对v
k
的Levels集合的整体结构产生影响，也不会影响v
k
到其他顶点的最短路径数；在更新前的超图中，中的所有顶点到v
k
的距离相等，此时称v
k
为不受影响的D1类顶点；当中的顶点不仅仅位于同一个顶点边界时，超边e0的删除会影响v
k
的Levels集合的整体结构与最短路径数；在更新前的超图中，中的所有顶点到v
k
的距离之差大于0，此时称v
k
为受影响的D2类顶点。6.根据权利要求2所述的一种动态超图的中介中心性度量的快速维护方法，其特征在于，当删除超边e0时，若顶点v
k
与顶点集的顶点不属于同一个连通分量，此时超边e0的删除对顶点v
k
的宽搜结果不会有任何影响，所以不需要对v
k
的宽搜结果进行更新，此时称v
k
为不受影响的D3类顶点。7.根据权利要求2所述的一种动态超图的中介中心性度量的快速维护方法，其特征在于，步骤S2中，判断超边e0的更新类别，若是插入，跳至S2.1.1；若是删除，跳至S2.2.1；S2.1.1.为新插入的超边生成超边号edge_index为当前最大的超边号+1，并将超图的边数m加1；
S2.1.2.将新插入的超边信息添加至超图中，跳至S3；S2.2.1.将超图的边数m减1；S2.2.2.将删除的超边信息从超图中删除。8.根据权利要求2所述的一种动态超图的中介中心性度量的快速维护方法，其特征在于，步骤S3中，通过以超边...
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