[发明专利]对异质信息网络包含的对象进行排序的方法

说明书

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及对异质信息网络包含的对象进行排序的方法。

背景技术

信息网络是指由对象与对象之间的链接组成的网络。信息网络一般可以分成同质信息网络和异质信息网络。其中，同质信息网络是指由同一类型的对象及对象之间的链接组成的网络，异质信息网络指的是由不同类型的对象及对象之间的链接组成的网络。在异质信息网络中，不同的对象可以属于不同的类型，不同对象之间的链接也可以表示不同的关系。异质信息网络不但普遍存在，而且已经成为现代信息基础体系的不可缺少的一部分。例如，文献网络即为一类常见的异质信息网络。在文献网络中，类型包括作者，论文，会议，关键词等；对象之间的链接可以表示作者之间的合作关系、作者与论文间的写作关系、论文与会议间的发布关系、论文与论文间的引用关系等不同的关系。

随着搜索引擎技术的发展，用户的搜索需求也越来越多样化。用户在对某信息网络所包含的信息进行检索时，不但希望检索结果准确，而且通常希望检索结果能够按照重要性进行呈现。例如，人们检索某个作者的论文时，不但希望检索到该作者的所有论文，而且通常该作者的所有论文能够按照其重要性排序后再进行显示。因此，按照对象的重要性对异质信息网络中的同一类型的对象进行排序就成为一项重要的任务。

现有排序方法，通常都是基于同质网络进行排序。在对异质信息网络中的对象进行排序时，通常不考虑对象和关系间的异质性，首先从异质信息网络中抽取出同质网络，然后基于同质网络上完成对象的排序。由于同质网络通常是从异质信息网络中抽取出来的一部分内容，所以这种同质网络会大量失去异质信息网络所包含的关系和语义信息。因此，基于同质网络对异质网络中的对象进行排序，会使得混合排序结果会明显地偏向于具有较多链接的对象，造成排序结果与对象的实际重要性顺序之间存在较大误差。

发明内容

本发明实施例提供了一种对异质信息网络包含的对象进行排序的方法，以解决现有排序方法会造成异质信息网络所包含的关系和语义信息大量丢失，排序结果不准确，无法满足人们检索信息的需求的问题。

一方面，本发明实施例提供了一种对异质信息网络包含的对象进行排序的方法，该方法包括：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。

结合一方面，在第一种可能的实现方式中，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。

结合一方面或第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，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。

结合一方面、第一种可能的实现方式或第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，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。

结合第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，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。

结合第三种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，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。