切分设备数据图的方法及云计算设备技术

本申请提供一种切分设备数据图的方法及云计算设备。该方法包括：获取设备数据图及多个预定义设备子图；对所述设备数据图执行子图匹配，得到包括至少一个匹配实例的匹配集合，每个匹配实例与所述多个预定义设备子图之一同构；根据所述设备数据图中的节点与所述匹配集合的关系确定所述节点的归属关系；根据所述节点的归属关系得到所述设备数据图的连通分量，从而实现所述设备数据图的切分。根据示例实施例的方法可有效实现设备数据图的切分。实施例的方法可有效实现设备数据图的切分。实施例的方法可有效实现设备数据图的切分。

【技术实现步骤摘要】
切分设备数据图的方法及云计算设备


[0001]本申请涉及大数据及计算机
，具体而言，涉及一种切分设备数据图的方法、提高广告投放精准度的方法和识别风险设备的方法及云计算设备。

技术介绍

[0002]图是描述现实世界最直观的语言之一。在数字化的时代，大规模图数据挖掘已然成为了建模社会、通信和信息网络的基本工具。互联网平台近年来的快速发展，积累了海量的关系数据，这些关系数据可采用图计算技术存储、分析和处理。例如，用户的精准识别是大互联网实体在识别风险设备、广告营销等场景中非常重要的一项能力。为此，通常需要定位到的物理设备(或相当于物理设备的虚拟设备)，进行风险控制、广告营销等操作。
[0003]为此，需要开发新的图计算方法，使之能够有效处理海量的图数据。

技术实现思路

[0004]本申请旨在提供一种切分设备数据图的方法、提高广告投放精准度的方法和识别风险设备的方法及云计算设备，基于子图匹配，实现设备数据图的有效切分。
[0005]本申请的其该用户特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
[0006]根据本申请的一方面，提供一种切分设备数据图的方法，包括：
[0007]获取设备数据图及多个预定义设备子图；
[0008]对所述设备数据图执行子图匹配，得到包括至少一个匹配实例的匹配集合，每个匹配实例与所述多个预定义设备子图之一同构；
[0009]根据所述设备数据图中的节点与所述匹配集合的关系确定所述节点的归属关系；
[0010]根据所述节点的归属关系得到所述设备数据图的连通分量，从而实现所述设备数据图的切分。
[0011]根据前述方法，其中所述多个预定义设备子图包括开口三角形、封闭三角形、三角星形、四边形、重叠封闭三角形、单边封闭三角形、全连接四边形、全连接五边形、全连接六边形中的多个或全部结构。
[0012]根据前述方法，其中在得到至少一个匹配实例之后，还包括：
[0013]对存在包含关系的匹配实例进行合并，得到更新后的匹配集合。
[0014]根据前述方法，其中根据所述设备数据图中的节点与所述匹配集合的关系确定所述节点的归属关系，包括：
[0015]对于所述设备数据图中的每个节点，得到所述节点所关联的匹配实例构成的关联实例集合，如果所述关联实例集合包含的匹配实例的数量大于实例阈值，则确定所述节点为异常节点，删除与所述节点连接的边，使得所述节点成为孤立节点。
[0016]根据前述方法，其中根据所述设备数据图中的节点与所述匹配集合的关系确定所述节点的归属关系，还包括：
[0017]对所述匹配集合中的每个匹配实例，根据所述匹配实例中节点所关联的匹配实例的数量正相关或负相关地确定所述匹配实例的评分；
[0018]对于所述设备数据图中的每个节点，如果所述关联实例集合包含的匹配实例的数量不大于实例阈值，则确定所述节点为正常节点，并将所述节点归属于所述关联实例集合中评分最低或最高的匹配实例。
[0019]根据前述方法，其中根据所述设备数据图中的节点与所述匹配集合的关系确定所述节点的归属关系，还包括：
[0020]对于所述设备数据图中的每个节点，如果所述关联实例集合为空集，则保留所述节点在所述设备图中的连边。
[0021]根据前述方法，其中在获取设备数据图之后，还包括：
[0022]对所述设备数据图执行连通分量算法，得到连通分量聚类结果；
[0023]判断每个连通分量的节点数量，如果所述节点数量小于节点阈值，则在后续操作中排除所述连通分量。
[0024]根据前述方法，其中所述设备数据图及所述多个预定义设备子图以边表形式存储于大数据平台。
[0025]根据前述方法，其中根据所述匹配实例中节点所关联的匹配实例的数量正相关或负相关地确定所述匹配实例的评分，包括根据下式确定所述评分：
[0026][0027]其中代表评分，代表所述匹配集合中与所述多个预定义设备子图中第g
i
子图同构的第j个匹配实例，a表示节点，c
m
(a)代表节点a所关联的匹配实例的数量。
[0028]根据本申请的另一方面，提供一种识别风险设备的方法，包括：
[0029]根据设备采集日志生成设备数据图；
[0030]根据前述方法得到所述设备数据图的连通分量；
[0031]获取待检测节点；
[0032]如果所述待检测节点不属于所述连通分量中的任一个，则判断所述待检测节点来源于风险设备的概率超过风险阈值。
[0033]根据本申请的另一方面，提供一种切分数据图的方法，包括：
[0034]确定预定场景的多个预定义特征子图；
[0035]获取预定场景的场景数据图；
[0036]对所述场景数据图执行子图匹配，得到包括至少一个匹配实例的匹配集合，每个匹配实例与所述多个预定义特征子图之一同构；
[0037]根据所述场景数据图中的节点与所述匹配集合的关系确定所述节点的归属关系；
[0038]根据所述节点的归属关系得到所述场景数据图的连通分量，从而实现所述场景数据图的切分。
[0039]根据本申请的一方面，提供一种用于子图匹配的方法，包括：
[0040]获取目标图集合和子图集合，所述目标图集合及所述子图集合以边表的形式存储于大数据平台；
[0041]将所述目标图集合和所述子图集合按照相同的元结构分别进行拆解，得到分别包括多个元结构单元的目标图元结构单元集合和子图元结构单元集合；
[0042]针对所述子图元结构单元集合确定用于恢复至所述子图集合的合并策略；
[0043]对所述目标图元结构单元集合执行所述合并策略，得到合并结果；
[0044]根据所述合并结果得到子图匹配结果。
[0045]根据前述方法，将所述目标图集合和所述子图集合按照相同的元结构分别进行拆解，包括：
[0046]分别获取所述目标图集合及所述子图集合对应的边表；
[0047]将所述边表拆解为三元组(3
‑
meta
‑
path)，使得所得到的元结构单元集合包含有所述对应的边表的所有边且其中的任一元结构单元唯一并具有共享至少一个节点的其他元结构单元。
[0048]根据前述方法，还包括通过如下过程对拆解结果进行迭代优化：
[0049]逐步增加元结构单元的节点数量，估计拆解为新的元结构单元的代价；
[0050]如果所述代价不大于代价阈值，则利用新的元结构单元拆解所述边表；
[0051]如果所述代价大于代价阈值，则停止优化过程。
[0052]根据前述方法，获取对应的边表之后，还包括：
[0053]如果判断所述边表不是为二部图，则进行双向边存储。
[0054]根据本申请的另一方面，提供一种云计算设备，包括：
[0055]处理器；
[0056]存储器，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种切分设备数据图的方法，其特征在于，包括：获取设备数据图及多个预定义设备子图；对所述设备数据图执行子图匹配，得到包括至少一个匹配实例的匹配集合，所述匹配实例与所述多个预定义设备子图之一同构；根据所述设备数据图中的节点与所述匹配集合的关系确定所述节点的归属关系；根据所述节点的归属关系得到所述设备数据图的连通分量，从而实现所述设备数据图的切分。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个预定义设备子图包括开口三角形、封闭三角形、三角星形、四边形、重叠封闭三角形、单边封闭三角形、全连接四边形、全连接五边形、全连接六边形中的多个或全部结构。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到至少一个匹配实例之后，还包括：对存在包含关系的匹配实例进行合并，得到更新后的匹配集合。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述设备数据图中的节点与所述匹配集合的关系确定所述节点的归属关系，包括：对于所述设备数据图中的每个节点，得到所述节点所关联的匹配实例构成的关联实例集合，如果所述关联实例集合包含的匹配实例的数量大于实例阈值，则确定所述节点为异常节点，删除与所述节点连接的边，使得所述节点成为孤立节点。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述设备数据图中的节点与所述匹配集合的关系确定所述节点的归属关系，还包括：对所述匹配集合中的每个匹配实例，根据所述匹配实例中节点所关联的匹配实例的数量正相关或负相关地确定所述匹配实例的评分；对于所述设备数据图中的每个节点，如果所述关联实例集合包含的匹配实例的数量不大于实例阈值，则确定所述节点为正常节点，并将所述节点归属于所述关联实例集合中评分最低或最高的匹配实例。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述设备数据图中的节点与所述匹配集合的关系确定所述节点的归属关系，还包括：对于所述设备数据图中的每个节点，如果所述关联实例集合为空集，则保留所述节点在所述设备图中的连边。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取设备数据图之后，还包括：对所述设备数据图执行连通分量算法，得到连通分量聚类结果；判断每个连通分量的节点数量，如果所述节点数量小于节点阈值，则在后续操作中排除所述连通分量。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备数据图及所述多个预定义设备子图以边表形式存储于大数据平台。9.如权利要求5所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：许天歌，王国帅，何兴盛，吴禹，刘洪，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：