[发明专利]基于时间接触网络的被影响节点查询方法

说明书

本发明提供了一种基于时间接触网络的被影响节点查询方法，包括：从被影响节点队列中选取候选节点，并从数据集中找到所述候选节点在h跳范围内入度最大的节点作为目标节点，得到目标节点集合；计算目标节点的传播概率，从中选择传播概率最大的候选点。如果候选点是被影响点，则从影响点到候选点的所有路径中找到影响概率最大的路径，在该路径上找到直接指向候选点的待验证节点进行验证，如果待验证节点是被影响点，则从影响点到该待验证节点的所有路径的公共节点均是被影响节点。从而可以在给定确认次数N的前提下，尽可能多的发现被影响节点，使其有可能突破N的上限。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，具体地，涉及基于时间接触网络的被影响节点查询方法。

背景技术

现实世界中交互的个体之间形成了复杂的网络，比如交通运输网、人类社交网等，这些都可以表示为由点和边构成的网络。在复杂网络中研究信息的传播，是多年来一直被追踪的热点问题之一。人类社会的发展使得信息传播速度也越来越快。一些在线的社交网络，如Facebook、Twitter和微博等每天要支持几十亿用户的信息分享活动，通过这些社交工具，人们可以随时随地的交流心情、分享图片和视频等信息。

在信息传播的过程中，信息需要通过接触进行传播，因而会存在传播的时间间隔，可以把信息传播抽象成为时间图上的信息传播，即时间接触网络上的消息传递。在时间接触网络中，研究信息的扩散范围，预测被影响节点是有重要意义的，比如能够帮助营销团队对被影响的人群制定特定的营销策略，在传染病防控中找到被感染的人群能防止疫情的进一步传播和扩散。

目前，对于时间接触网络的被影响节点查询主要是通过时间图、不确定图等方式进行。但是，在不确定的时间图上计算节点被影响概率较为复杂，准确计算被节点被影响概率是一个NP-hard问题。由于预测出节点是否被影响后，还需要进一步的与该节点进行确认，如果确实被影响，则该节点才算是真正被影响的节点。给定确认次数N，假设每一次预测的节点都是成功被影响的，最好情况下，也只能找出N个被影响的节点，不能突破N的上限。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于时间接触网络的被影响节点查询方法。

根据本发明提供的一种基于时间接触网络的被影响节点查询方法，包括：

步骤1：候选集发生器从被影响节点队列Q中选取候选节点，并从数据集中找到所述候选节点在h跳范围内入度最大的节点作为目标节点，得到目标节点集合；

步骤2：计算所述目标节点集合中各个目标节点的影响概率，得到记录有目标节点影响概率的候选集C；

步骤3：从所述候选集C中选择概率最大的节点V_k进行验证，若所述节点V_k是被影响的节点，则将所述节点V_k标记为被影响节点，将所述节点V_k加入到所述被影响节点队列Q中，并执行步骤4；

若所述节点V_k不是被影响的节点，则本次验证结束，判断验证次数是否到达预设的上限值N，若未达预设的上限值N，则重新从所述候选集C中选择未被验证的概率最大的节点进行验证，直到找到一个新的被影响节点Vk，将该节点标记为被影响节点，在被影响节点队列Q中放入该点的信息，执行步骤4，若在此过程中验证次数达到上限值N，执行步骤7；

若验证次数未达到上限值N，且所述候选集C中所有节点均被验证，则从所述数据集中找到所述候选节点在h跳范围内入度第二大的节点作为目标节点，得到更新后的目标节点集合；返回执行步骤2；