[发明专利]复杂网络的关系图谱挖掘分析平台、方法及存储介质

权利要求书

1.一种大规模复杂网络的关系图谱挖掘分析平台，其特征在于，包括：

多数据源接入模块，采用分布式并行处理方法，在空间上将大规模网络进行分区，各个分区块对应不同的任务，分散在不同的服务器上并行化处理并整合；

网络专题库的构建模块，用于对分散在各个服务器的数据源临时数据以及主服务器上的汇集数据进行专题库的构建，临时数据信息直接在各个服务器上进行专题库构建，主服务器上的汇集数据进行分片分散到各个服务器上进行分片，并行化构建各个专题库，最后对分片结果进行整合；

构造模块，用于构造标签，构造网络的拓扑结构或者构造融合的网络拓扑结构；

网络挖掘与分析，用于对在逻辑上可拆分的任务进行分片，将任务分配到不同的服务器进行分布式计算并进行结果的整合；对在逻辑上不可拆分业务，使用资源较为强大的服务器或者graphchi磁盘交换技术进行单任务处理；对于耗费巨大硬件资源的计算任务，采用gpu进行加速，以快速挖掘网络的有效信息。

2.根据权利要求1所述的平台，其特征在于，

所述多数据源接入模块还用于，对一些脏数据进行清洗工作和特征提取，创建可复用的数据源接入模板。

3.根据权利要求1或2所述的平台，其特征在于，所述网络专题库的构建模块进一步地包括：

标签信息的构造模块，用于对于未知标签，通过主动学习、对抗学习技术挖掘复杂网络中隐含的标签信息；

网络拓扑结构的构造模块，用于对于不需要进行多网络融合的场景，利用节点的相似度或者直接链接快速构造网络的拓扑结构，对于需要多网络融合的场景，可以利用加权相似度等技术构造融合的网络拓扑结构。

4.根据权利要求1或2所述的平台，其特征在于，还包括：

结果可视化展示模块，用于对复杂网络的结果信息进行展示。

5.一种大规模复杂网络的关系图谱挖掘分析方法，其特征在于，应用权利要求1-4中任一项所述的关系图谱挖掘分析平台，包括：

采用分布式并行处理方法，在空间上将大规模网络进行分区，各个分区块对应不同的任务，分散在不同的服务器上并行化处理并整合；

对分散在各个服务器的数据源临时数据以及主服务器上的汇集数据进行专题库的构建，临时数据信息直接在各个服务器上进行专题库构建，主服务器上的汇集数据进行分片分散到各个服务器上进行分片，并行化构建各个专题库，最后对分片结果进行整合；

构造标签，构造网络的拓扑结构或者构造融合的网络拓扑结构；

对在逻辑上可拆分的任务进行分片，将任务分配到不同的服务器进行分布式计算并进行结果的整合；对在逻辑上不可拆分业务，使用资源较为强大的服务器或者graphchi磁盘交换技术进行单任务处理；对于耗费巨大硬件资源的计算任务，采用gpu进行加速，以快速挖掘网络的有效信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，分散在不同的服务器上并行化处理并整合之后，对分散在各个服务器的数据源临时数据以及主服务器上的汇集数据进行专题库的构建之前，还包括：

对一些脏数据进行清洗工作和特征提取，创建为可复用的数据源接入模板。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，构造标签，包括：

对于未知标签，通过主动学习、对抗学习技术挖掘复杂网络中隐含的标签信息。

8.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，构造网络的拓扑结构或者构造融合的网络拓扑结构，包括：

对于不需要进行多网络融合的场景，利用节点的相似度或者直接链接快速构造网络的拓扑结构，对于需要多网络融合的场景，可以利用加权相似度等技术构造融合的网络拓扑结构。

9.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，还包括：

对复杂网络的结果信息进行展示。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有信号映射的计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时，以实现权利要求5-9中任意一项所述的大规模复杂网络的关系图谱挖掘分析方法。