[发明专利]对异质信息网络包含的对象进行排序的方法

权利要求书

1.一种对异质信息网络中的对象排序的方法，其特征在于，包括：

获取包含N个对象类型的异质信息网络，其中N＞1；

依次选取N个对象类型中的一个作为中枢类型，将所述异质信息网络映射成N个子网，每一个所述子网由一个所述中枢类型、相对于所述中枢类型的支持类型及所述中枢类型与所述支持类型之间的链接构成；

将所述N个子网组成一个子网序列环；

从所述子网序列环中任意选取一个所述子网作为当前子网；

对所述当前子网中的对象进行排序；

判断排序结果是否稳定；

如果所述排序结果稳定，输出所述排序结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述排序结果不稳定，选择所述子网序列环中当前子网的下一个子网，并将所述下一个子网作为当前子网，返回对所述当前子网中的对象进行排序步骤。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述判断排序结果是否稳定，包括：

判断排序次数是否达到预设值，或者

判断排序结果是否不再变化。

4.如权利要求1至3任意一项权利要求所述的方法，其特征在于，所述对所述当前子网中的对象进行排序，包括：

生成当前子网的聚类信息；

根据所述聚类信息对所述当前子网中的对象进行排序。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，如果所述当前子网为从所述子网序列环中任意选取的所述子网，所述生成聚类信息包括：

将所述当前子网中的对象随机分配到K个聚簇中生成当前子网的聚类信息，所述对象包括中枢对象与支持对象。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，如果所述当前子网为所述排序结果不稳定时选择的所述子网，所述生成聚类信息包括：

将所述当前子网中的对象随机分配到K个聚簇中生成第一子信息，所述对象包括中枢对象与支持对象；

获取从所述当前子网的上一个子网继承的第二子信息；

将所述第一子信息与所述第二子信息进行整合生成当前子网的聚类信息。

7.如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述根据所述聚类信息对所述当前子网中的对象进行排序包括：

采用随机游走方式生成每个所述聚簇中所述支持对象的可达概率；

根据所述可达概率计算所述聚簇中所述中枢对象的异质概率；

采用随机游走方式生成所述聚簇中所述中枢对象的同质概率；

根据所述异质概率与所述同质概率生成所述中枢对象的存在概率；

根据所述存在概率生成中枢对象的后验概率；

根据所述中枢对象的后验概率计算支持对象的后验概率；

根据所述后验概率对所述当前子网中的对象进行排序。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在根据所述后验概率对所述当前子网中的对象进行排序之前，还包括：

获取所述当前子网中每一个所述对象的额外重要性度量；

所述以所述后验概率为排序依据对当前子网中的对象进行排序，包括：

根据所述后验概率与所述额外重要性度量的乘积，对当前子网中的对象进行排序。