[发明专利]一种时序网络建模方法及重要节点识别方法

权利要求书

1.一种基于层间耦合关系强度衰减的时序网络建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

S01：划分网络的层数，定义多层图时序网络模型的层内关系和层间关系；

S02：基于局部相似性指标计算两个时间层网络中对应节点层间耦合关系；

S03：计算层间耦合强度的衰减因子，计算层间耦合关系；

S04：计算多个时间层网络对应的邻接矩阵，表示层内连接关系；通过所述步骤S03计算得到的层间耦合关系，表示层间连接关系；通过层内连接关系和层间连接关系得到层间耦合强度衰减的超邻接矩阵，通过得到的层间耦合强度衰减的超邻接矩阵对时序网络进行建模。

2.根据权利要求1所述的基于层间耦合关系强度衰减的时序网络建模方法，其特征在于，所述步骤S02计算两个时间层网络中对应节点层间耦合关系的方法包括：在固定参数基础上，综合考虑两个时间层网络中对应节点的自身邻居和共同邻居对层间关系的影响，定义改进的相似性指标度量层间耦合关系，改进的相似性指标ESI为：

式中，N表示时序网络中节点总数，表示在时间层网络G_T中节点i与j有连边，否则，表示节点i在两个时间层网络上对应节点的共同邻居的数目，其计算如下：

式中，表示节点i在第t个时间层网络上的一阶邻居集合。

3.根据权利要求1所述的基于层间耦合关系强度衰减的时序网络建模方法，其特征在于，所述步骤S03中衰减因子表示设定两个时间层网络中对应节点i的层间相似性会随时间间隔Δt增加而变弱定义衰减因子为：

式中，Δt＝t_j-t_i表示两个时间层网络的时间间隔，λ是指定的衰减率可调节参数，层间耦合关系的度量公式如下：

式中，1≤t₂-t₁≤4；即本发明仅计算时间间隔小于等于4时的层间耦合关系衰减，时间间隔大于4时，忽略不计，且不计算其层间耦合强度。

4.根据权利要求1所述的基于层间耦合关系强度衰减的时序网络建模方法，其特征在于，所述步骤S04中层间耦合强度衰减的超邻接矩阵ASAM为：

式中，A⁽¹⁾,A⁽²⁾,...,A^(T)分别是T个时间层网络对应的邻接矩阵，表示层内连接关系，S^(k,p)(1≤k＜p≤T,1≤p-k≤4)表示两个时间层网络之间的连接关系，S^(k,p)是N×N的对角矩阵，即表示节点i在两个时间层网络中的层间相似性，ASAM矩阵的其余部分为0。

5.一种基于层间耦合关系强度衰减的时序网络的重要节点识别方法，其特征在于，包括权利要求1-4任一项所述的基于层间耦合关系强度衰减的时序网络建模方法得到层间耦合强度衰减的超邻接矩阵；

对超邻接矩阵ASAM求主特征向量Y＝{y₁,y₂,...,y_NT}^T；

使用向量Y的第N(t-1)+i个项表示节点i在第t个时间层上的特征向量中心性，将其记为N×T的矩阵X＝{x_it}_N×T，则x_it＝y_N(t-1)+i，其中，x_it表示节点i在第t个时间层网络上的特征向量中心性。