[发明专利]一种异构网络中相似度的计算方法及其相关组件

权利要求书

1.一种异构网络中相似度的计算方法，其特征在于，包括：

获取异构网络中各节点的类型集合以及各类型节点之间的关系集合；

预先定义各类型节点之间关系的权重c(R)，其中，R表示关系；

当需要计算所述异构网络中同类型的两个目标节点之间的相似度时，获取所述两个目标节点在各个关系中的邻居节点的集合，依据所述两个目标节点在各个关系中邻居节点之间的相似度确定两个目标节点的相似度。

2.根据权利要求1所述的异构网络中相似度的计算方法，其特征在于，所述当需要计算所述异构网络中同类型的两个目标节点之间的相似度时，获取所述两个目标节点在各个关系中的邻居节点的集合，依据所述两个目标节点在各个关系中邻居节点之间的相似度确定两个目标节点的相似度，包括：

按如下公式计算两个目标节点a和b的相似度s(a,b)：

式中，表示节点类型为A的关系的集合，N_R(a)表示目标节点a在关系R中的邻居节点的集合，N_R(b)表示目标节点b在关系R中的邻居节点的集合，|N_R(a)|代表所述集合N_R(a)中节点的个数，|N_R(b)|代表所述集合N_R(b)中节点的个数。

3.根据权利要求2所述的异构网络中相似度的计算方法，其特征在于，所述节点类型为A的关系的集合中，各关系的权重之和为100％。

4.根据权利要求2所述的异构网络中相似度的计算方法，其特征在于，所述当需要计算所述异构网络中同类型的两个目标节点之间的相似度时，获取所述两个目标节点在各个关系中的邻居节点的集合，依据所述两个目标节点在各个关系中邻居节点之间的相似度确定两个目标节点的相似度，还包括：

若两个目标节点a和b为同一节点，则a和b的相似度s(a,b)＝1。

5.根据权利要求2所述的异构网络中相似度的计算方法，其特征在于，所述节点的类型大于或等于3。

6.根据权利要求2所述的异构网络中相似度的计算方法，其特征在于，所述关系为有向关系。

7.一种异构网络中相似度的计算装置，其特征在于，包括：

节点集合获取单元，用于获取异构网络中各节点的类型集合以及各类型节点之间的关系集合；

权重设置单元，用于预先定义各类型节点之间关系的权重c(R)，其中，R表示关系；

相似度确认单元，用于当需要计算所述异构网络中同类型的两个目标节点之间的相似度时，获取所述两个目标节点在各个关系中的邻居节点的集合，依据所述两个目标节点在各个关系中邻居节点之间的相似度确定两个目标节点的相似度。

8.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的异构网络中相似度的计算方法。

9.一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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的异构网络中相似度的计算方法。