一种网络异质多维标度方法技术

一种网络异质多维标度方法，包括如下步骤：步骤1：利用网络节点度值给出网络节点特性向量；步骤2：在网络不等式约束下，结合网络异质最短距离的定义和网络节点特性向量计算节点间相似度矩阵；步骤3：利用该异质距离矩阵和网络节点特性向量定义距离矩阵，其中的距离满足三角不等式；步骤4：基于获得的距离矩阵；步骤5：由各节点在欧氏空间中的坐标计算节点间嵌入异质距离，获得嵌入异质距离矩阵；步骤6：选择与原始网络相同连边数量的排序靠前的节点对，并对它们进行连接，从而构建嵌入网络，该嵌入网络与原始网络具有相同数量的连边，比较两个网络并计算嵌入误差。本发明专利技术全面考虑了广义网络距离和异质网络中节点特性的差异。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据挖掘和复杂网络分析领域，特别是针对网络的多维标度方法。
技术介绍
由于网络(或图)能够方便地描述不同个体之间的相互作用关系，近十年来它被越来越多地运用到系统科学中用于描述不同领域的复杂系统，例如生命科学中的蛋白质网络(参照文献 M. Vidal, Μ. E. Cusickj and A. -L. Barabasij InteractomeNetworks and Human Disease, Cell 144，986 (2011)，即 M. Vidal，Μ. E. Cusick，and A.-LBarabasi,相互作用网络与人类疾病，《细胞》，144，986 (2011))，脑纤维网络(参照文献 P. E. Vertesj A. F. Alexander-Blochj N. Gogtay, J. N. Gieddj J. L. Rapoportj andE. T.Bullmorej Simple Models of Human Brain Functional Networks, Proc. Natl.Acad. Sci. USA 109，5868 (2012)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种网络异质多维标度方法，其特征在于：所述标度方法包括如下步骤：步骤1：将目标网络通过一个邻接矩阵来表示，利用网络节点度值给出网络节点特性向量；步骤2：利用邻接矩阵和网络节点特性向量定义网络异质最短距离，在网络不等式约束下，结合网络异质最短距离的定义和网络节点特性向量计算节点间相似度矩阵；步骤3：通过相似度矩阵计算异质距离矩阵，利用该异质距离矩阵和网络节点特性向量定义距离矩阵，其中的距离满足三角不等式；步骤4：基于获得的距离矩阵，利用传统的MDS方法获得网络所有节点在某一维度欧氏空间中的坐标；步骤5：由各节点在欧氏空间中的坐标计算节点间嵌入异质距离，获得嵌入异质距离矩阵；步骤6：将所有节点对根...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：宣琦，马晓迪，董辉，张哲，俞立，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：