[发明专利]用于动态网络环境的节点中心度的计算方法

权利要求书

1.一种用于动态网络环境的节点中心度的计算方法，其特征在于：根据每个节点的移动模式，以及对每个节点移动模式进行聚合分析所形成的系统的移动模式两者之间的相似情况，判断每个节点在网络中的重要程度，作为该节点中心度；所述方法包括下列操作步骤：

（1）挖掘与识别节点的移动模式：因节点的移动模式取决于该节点频繁访问、即经常出现的前k个地理位置和访问这些地理位置的频率，其计算公式为：节点的移动模式，式中，二元组表示某个节点i访问的第r个子区域及其访问频率，自然数i和r分别为系统内的节点序号和子区域的序号，r的最大值、即子区域的总数为K；因此，节点的移动模式受到下述两种因素影响：子区域面积的划分和节点访问每个子区域的频率，据此挖掘与识别节点的移动模式；

（2）计算节点中心度：采用相对熵的计算公式计算节点的移动模式与系统的移动模式之间的相似程度，并作为节点中心度；

（3）对节点中心度的计算方法进行优化：因为只需选取若干个权重最高的子区域就足以代表整个系统或每个节点的移动模式，故据此对步骤（2）的节点中心度的计算方法实现优化。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（1）包括下列操作内容：

（11）划分节点活动的子区域：因子区域的面积大小对于计算节点出现在每个子区域的次数、即节点移动模式有直接影响，故必须选择一种适宜的子区域面积判定方法、即迭代的聚类方差法来划分每个子区域的面积；

（12）对每个节点的移动模式进行聚集处理；

（13）统计和识别系统的移动模式：将整个系统视为一个超级节点后，采用计数过程识别该系统的移动模式。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤（11）包括下列操

（11a）先将整个网络划分为多个面积为d×d的子区域，d为每个子区域的边长；

（11b）计算每个子区域的权重，即网络中所有节点出现在每个子区域的次数与所有节点出现在整个网络内的总次数的比值；

（11c）计算这些子区域权重所构成的随机序列的聚类方差：将步骤（11b）得到的每个子区域的权重构成一个随机序列，并将该随机序列划分为多个数量相等、均为m的块段，并计算每个块段的平均值，再计算由该m个平均值所组成的块段序列的方差；然后，增大m的数值，重复执行上述操作，直到m等于K时，才结束该步骤；其中，变量m的取值公式为：m=2^j，式中，幂指数j=0,1,2,...,log₂K；

（11d）采用最小二乘法对步骤（11c）得到的（log₂K+1）个方差组成的序列进行曲线拟合，并计算拟合后的曲线斜率β；

（11e）计算Hurst参数，即该Hurst参数是用于判断节点移动自相似性的技术指标，若Hurst参数的值大于0.5，则该节点的移动具有自相似性，即节点经常往返于一些区域之间；

（11f）设置每个子区域的边长d增加其步长Δd=step后，返回执行上述步骤（11a）～（11e），直到d等于该系统的半径时，完成该操作流程后，执行后续步骤（11g）：

（11g）计算上述各个Hurst参数中的最大值，得到该最大值对应的区域半径d_max；再用该数值d_max作为各个子区域的边长。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述最小二乘法是一种用于曲线拟合的方法，目的是将一个设定的离散序列拟合为一条曲线；其判断准则是该曲线与原来离散序列之间的距离的平方和是否为最小，如果是，则认为该曲线是原离散序列的最佳拟合。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤（13）包括下列操作内容：

（13a）先针对每个子区域，统计在设定时间内所有节点在该子区域的停留次数n_r，再统计系统内所有节点在设定时间内停留于整个动态网络的总次数然后，用该两者之比作为系统内第r个子区域的权重：并将该类子区域称为系统的公共热区；

（13b）计算在设定时间内每个节点访问每个子区域、即该节点的个人热区的频率，得到每个节点在每个子区域内的权重其中，为在设定时间内第i个节点停留在第r个区域内的次数；

（13c）按照下述公式分别计算系统的移动模式：y={(r,w_r)|1≤r≤K}和每个节点i的移动模式。