[发明专利]图中心性计算方法及装置

权利要求书

1.一种图中心性计算方法，其特征在于，包括：

对表征网络结构的原图中以任一节点作为起始节点，在所述原图中选取所述起始节点的依次连接的部分的邻居节点、以及所述邻居节点之间的连接边进行随机游走操作，直至满足终止条件；

将所述随机游走操作经过的节点以及连接边加入采样子图中，以获得至少两个所述采样子图；

其中，任一所述采样子图的起始节点满足均匀分布原则；

其中，所述采样子图的节点数和边数均小于所述原图；

分别计算所述采样子图中各节点的影响力值，形成相应采样子图的图中心性计算结果；

将各所述采样子图的节点的影响力值映射到所述原图中的相应的被采样的节点，获得所述被采样的节点的至少一个影响力值；

将各所述采样子图与所述原图中未被采样节点存在连接边的采样节点的影响力值进行衰减，基于得到的衰减值的加和确定相应未采样节点的影响力值；

将各所述采样子图映射到所述原图中得到的各节点的影响力值进行聚合，并获得所述原图中影响力值最大的预定数量的节点。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

遍历所述采样子图中节点之间的连接边，当所述连接边的两个顶点均位于所述采样子图中时，将相应的连接边加入到所述采样子图。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述采样子图中各节点的影响力值，获得相应采样子图的图中心性计算结果，包括：

针对所述采样子图进行预定次数的随机游走操作，在每次随机游走操作中针对所访问的节点分配预定的影响力值，直至每次随机游走操作中所访问的节点的数量满足预定值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在每次随机游走操作中针对所经过的节点分配预定的影响力值，包括：

为所经过的节点分配在每次随机游走操作中被访问到的概率为相应节点的影响力值。

5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述将各所述采样子图映射到所述原图中得到的各节点的影响力值进行聚合，并获得所述原图中影响力值最大的预定数量的节点，包括：

将所述原图中每个节点映射得到的影响力值求取平均值，并取平均值最大的预定数量的节点为所述原图的中心性计算结果。

6.一种图中心性计算装置，其特征在于，包括：

采样单元，用于：

对表征网络结构的原图中以任一节点作为起始节点，在所述原图中选取所述起始节点的依次连接的部分的邻居节点、以及所述邻居节点之间的连接边进行，随机游走操作直至满足终止条件；

将所述随机游走操作经过的节点以及连接边加入采样子图中，得到至少两个所述采样子图；

其中，任一所述采样子图的起始节点满足均匀分布原则；

其中，所述采样子图的节点数和边数均小于所述原图；

计算单元，用于分别计算所述采样子图中各节点的影响力值，形成相应采样子图的图中心性计算结果；

映射单元，用于将各所述采样子图的节点的影响力值映射到所述原图中的相应的被采样的节点，所述原图获得所述被采样的节点的至少一个影响力值；

还用于将各所述采样子图与所述原图中未被采样节点存在连接边的采样节点的影响力值进行衰减，基于得到的衰减值的加和确定相应未采样节点的影响力值；

聚合单元，用于将各所述采样子图映射到所述原图中得到的各节点的影响力值进行聚合，并获得所述原图中影响力值最大的预定数量的节点。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述采样单元，还用于遍历所述采样子图中节点之间的连接边，当所述连接边的两个顶点均位于所述采样子图中时，将相应的连接边加入到所述采样子图。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，

所述计算单元，还用于针对所述采样子图进行预定次数的随机游走操作，在每次随机游走操作中针对所访问的节点分配预定的影响力值，直至每次随机游走操作中所访问的节点的数量满足预定值。