[发明专利]一种阶梯接近中心度确定方法及系统

权利要求书

1.一种阶梯接近中心度确定方法，其特征在于，包括：

(1)以目标数据库中所有的数据单元为节点、以所述数据单元之间的关联关系为边、以所述数据单元之间关联的强度为权重建立数据图G(V,E)或G(V,E,W)，其中，边集E表示所述数据图中所有边的集合，点集V表示所述数据图中所有节点的集合，权重集W表示边集E中每条边的权重；

(2)初始化当前子图级数l＝0，当前剩余节点集V_l'＝V，当前剩余边集E'_l＝E，通过V_l'和E'_l构建生成子图G_l(V_l',E'_l)或G_l(V_l',E'_l,W_l')，其中，W_l'表示E_l'中边的权重集；

(3)在所述生成子图G_l中计算得到所述当前剩余节点集V_l'中各节点对之间的距离d_l(u,v)；v表示所述当前剩余节点集V_l'中各节点，u表示所述当前剩余节点集V_l'中除去节点v后剩余的节点；

(4)根据赋权函数和计算得到的各节点对之间的距离d_l(u,v)，在所述生成子图G_l中计算得到所述当前剩余节点集V_l'中各节点的接近中心度；

(5)找出所述当前剩余节点集V_l'中接近中心度最大的节点集V_l^*；

(6)从所述当前剩余节点集V_l'中将包含在所述节点集V_l^*中的节点删除，得到下一级的剩余节点集V'_l+1；

(7)判断所述下一级的剩余节点集V'_l+1是否为空，如不为空，则执行步骤(8)，否则，执行步骤(9)；

(8)从所述当前剩余边集E'_l中将包含在边集中的边删除，得到下一级的剩余边集E'_l+1，然后通过所述下一级的剩余节点集V'_l+1和所述下一级的剩余边集E'_l+1构建新的生成子图G_l+1，在所述新的生成子图G_l+1中，计算得到所述下一级的剩余节点集V'_l+1中各节点对之间的距离d_l+1(u,v)，此时子图级数l＝l+1，并返回执行步骤(4)，其中，表示所述生成子图G_l中V_l^*的邻边；

(9)得到数据图G中所有节点的阶梯接近中心度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤(3)中，若所述生成子图G_l为有权图G_l(V_l',E'_l,W_l')，则采用迪杰斯特拉算法计算出所述当前剩余节点集V_l'中各节点对之间的距离d_l(u,v)，若所述生成子图G_l为无权图G_l(V_l',E'_l)，则采用宽度优先搜索算法BFS分别构建出以所述生成子图G_l中各节点为根节点的BFS生成树，用于计算和维护各节点对之间的距离d_l(u,v)。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤(4)中，根据赋权函数和计算得到的各节点对之间的距离d_l(u,v)，在所述生成子图G_l中计算得到所述当前剩余节点集V_l'中各节点v的接近中心度为：其中，α(d_l(u,v))表示赋权函数，C_c(v)表示节点v的接近中心度，u表示所述当前剩余节点集V_l'中除去节点v后剩余的节点。