[发明专利]基于生成对抗模型的影响力节点识别方法

权利要求书

1.基于生成对抗模型的影响力节点识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、利用生成器对路由传播网络进行分析，找出影响信息传播速度的节点，生成高影响力节点候补；

S2、利用判别器模拟信息的传播过程，根据产生的高影响力节点计算传播参数，评估生成器的性能。

2.根据权利要求1所述的基于生成对抗模型的影响力节点识别方法，其特征在于，所述步骤S1具体实现方法为：

S11、输入网络结构数据，判断输入的网络结构数据是否为邻接矩阵，若是则执行步骤S2，否则将输入的网络结构处理成邻接矩阵；

S12、将使用邻接矩阵表示的有向图生成二部图；

S13、寻找的最小驱动节点集：得到有向的二部图之后，将二部图分为两个节点集：起始节点集和结束节点集，此时边仅存在于两组节点之间；根据网络匹配的概念，有向图中边子集m中没有两条边共用一个开始节点或一个结束节点，则边子集m是是一组网络匹配；此时结束节点集全是这个匹配中某条边的结束节点，所以结束节点集中全部节点都是被匹配的，即起始节点集驱动结束节点集；此时，确定传播链接的源节点为源节点集中存在而目的节点集中不存的节点；而分支链接上的源节点就是起始节点集和结束节点集的交集；

本发明要寻找的是信息在转发过程中的所有源节点，即传播链接的源节点和分支链接上的源节点两者的并集，该并集就是有向网络中有向链路的源节点，也就是二部图中的起始节点集；所以，二部图中的起始节点集就是所寻找的最小驱动节点集；

S14、使用介数中心性算法和k壳层算法计算最小驱动节点集中每个节点的重要性参数，并按照重要性参数进行排序；选出重要性参数最高的节点，并输入到判别器中进行判别。

3.根据权利要求2所述的基于生成对抗模型的影响力节点识别方法，其特征在于，所述步骤S2具体实现方法为：

S21、判别器以输入的点为源节点，根据基于生成对抗模型的信息传播模型，进行模拟信息传播；假设在特定的时间间隔内通过节点信息每次更新传播信息，此时，每个间隔看作是传播的一个时间单位；信息在一个时间单位内从一个节点传播到另一个节点；

通过传播速率和覆盖率模拟和评估传播过程的性能；

传播速率是指每时间单位传播的节点数，表示为：

其中N_p是已经传播的节点数；

覆盖率是指网络中已经传播的节点数与总节点数之比，表示为：

S22、在判别器中需要事先设定判别条件，对两者进行判别；若是通过事先设定的判别条件，则判定通过；如果通过判别则输出，不通过判别则将未传播节点组成的网络重新输入生成器进行二次生成节点候补。