[发明专利]一种网络流量数据恢复方法及系统

权利要求书

1.一种网络流量数据恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)输入一个3阶的流量张量其中，是一个不完整张量，I维度表示时隙、J维度表示天数、K维度表示源节点到目的节点之间的流量数据，即OD对；

2)通过张量的平行因子分解，即CP分解，使张量中采样元素误差的损失函数最小化，找出因子矩阵损失函数定义如下：

其中，[[A,B,C]]_i,j,k和m_i,j,k分别是填充的数据元素，以及采样点(i,j,k)处的值；[[A,B,C]]_i,j,k-m_i,j,k是在索引为(i,j,k)处的恢复误差，Ω为采样位置张量；

3)利用因子矩阵A,B,C选择锚点以构建局部子张量，填充局部子张量，对填充好的局部子张量中的数据进行加权融合，使用加权融合恢复的数据填充出原始的大张量

2.根据权利要求1所述的网络流量数据恢复方法，其特征在于，步骤3)之后，还包括如下步骤4)：输出原始的大张量

3.根据权利要求1所述的网络流量数据恢复方法，其特征在于，步骤3)中，利用因子矩阵A,B,C选择锚点的具体实现过程包括：

1)对时隙、天数和OD对切片进行编码，构建三个LSH表，根据每个维度的数据相关性将时隙、天数和OD对重新排序到X、Y和Z组；

2)使用{a₁,a₂,…,a_X},{b₁,b₂,…,b_Y}和{c₁,c₂,…,c_Z}分别表示三个维度上的分组中心点，通过组合这三个维度的中心a_i,b_j,c_k得到候选锚点其中1≤i≤X,1≤j≤Y,1≤k≤Z；

3)计算以每个候选锚点为参考点提取的子张量的采样密度候选锚点与已选锚点间的平均距离选取使最大的候选锚点作为选择的锚点，其中0≤α≤1，l是已选锚点个数。

4.根据权利要求3所述的网络流量数据恢复方法，其特征在于，构建和填充每个局部子张量的具体实现过程包括：

1)选择与锚点的距离小于h的数据元素m_i,j,k形成局部子张量；

2)利用下述公式对局部子张量进行填充：

其中为锚点，A_t,B_t,C_t是以锚点为中心的子张量的三个因子矩阵，和m_i,j,k分别是填充的数据元素，以及采样点(i,j,k)处的值；[[A,B,C]]_i,j,k-m_i,j,k是在索引为(i,j,k)处的恢复误差，Ω为采样位置张量，是度量样本点m_ijk与锚点之间相似性的核函数，其中h为距离的阈值，为样本点m_ijk与锚点在I,J,K三个维度的角度距离。

5.根据权利要求4所述的网络流量数据恢复方法，其特征在于，0＜h＜1。

6.根据权利要求1所述的网络流量数据恢复方法其特征在于，步骤3)中填充出原始的大张量的具体实现过程包括：通过以下公式加权计算原始的大张量中任意(i,j,k)位置的数据其中，A_t,B_t,C_t是在第t个子张量中的因子矩阵，[[A_t,B_t,C_t]]_i,j,k是在第t个子张量中恢复出来的值。