[发明专利]根据节点交互模式对动态网络中的节点分类方法及系统

权利要求书

1.一种根据节点交互模式对动态网络中的节点分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

将包含N个节点的动态网络解耦为N个自我中心网络；

将N个自我中心网络中每个自我中心网络建立起止时间段内的动态过程按照时间顺序平均离散为T个时刻；

根据时间信息提取每个自我中心网络的点序列与边序列；

将所述每个自我中心网络的点序列与边序列匹配为N个稀疏交互矩阵；

将稀疏交互矩阵根据时间顺序压缩为N个离散交互矩阵；

根据所述N个离散交互矩阵使用CNN提取每个自我中心网络的特征作为自我中心网络中心节点的特征进行节点分类。

2.如权利要求1所述的根据节点交互模式对动态网络中的节点分类方法，其特征在于，将包含N个节点的动态网络解耦为N个自我中心网络的具体过程为：对原始网络中的每一个节点，提取其所有一跳邻居节点、所述节点与其一跳邻居节点之间的边，分别作为所述节点的自我中心网络的点集与边集；其中点集中的元素为：

node_i，

边集中的元素为：

A＝(node_i,node_j,a_i,j)，

node_i与node_j均为点集中的元素，a_i,j表示node_i与node_j之间的边的权重。

3.如权利要求1所述的根据节点交互模式对动态网络中的节点分类方法，其特征在于，将N个自我中心网络中每个自我中心起止时间段内的动态过程按照时间顺序平均离散为T个时刻的具体过程是：以自我中心网络中的最早出现的边的时间作为起始时间，以自我中心网络中最晚出现的边的时间作为终止时间，将起止时间平均分为T个时间段，将T个时间段的点与边的信息有损压缩为T个快照，第T个快照中包含的点和边的信息为：

V^T＝{v^t|v^t∈V^(T-1,T]},

其中，V^T表示时间快照T的点集，v^t表示t时刻出现的点v，V^T包含了所有出现在第T-1到T个时间快照之间的边，表示t时刻出现的node_i与node_j之间的边的权重，表示在时间快照T上的边。

4.如权利要求1所述的根据节点交互模式对动态网络中的节点分类方法，其特征在于，根据时间信息提取每个自我中心的点序列与边序列的具体过程是：对于自我中心网络，假设中心节点自始至终都存在，对于中心节点的邻居节点，所述邻居节点与中心节点第一次建立边的时间将被视为所述邻居节点出现的时间，根据节点出现的时间将自我中心网络中的所有节点排列成有序的序列，即点序列：

S_nodes＝Sequence(node₁,node₂,...,node_n)，n是点集中元素的数量；

其中node_i表示第i个出现的节点，同理，给定边建立的时间，将边集组织为有序序列，即边序列：

S_edges＝Sequence(A₁,A₂,...,A_m)，m是边集中元素的数量；

其中A_j表示第i个出现的边。

5.如权利要求1所述的根据节点交互模式对动态网络中的节点分类方法，其特征在于，点序列与边序列匹配为稀疏交互矩阵的具体过程是：根据点序列与边序列构造一个二维矩阵B，其中每一列对应于一个节点的信息，每一行对应于一个时刻的信息：

B[m，n]表示矩阵B的第m行，第n列元素的值，矩阵B包含原始网络中以一个node为中心建立的自我中心网络的时序信息。