[发明专利]一种基于最短路径最大流的IdMapping方法

权利要求书

1.一种基于最短路径最大流的IdMapping方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：关系提取；

S2：构造图结构；

S3：连通分量分成；

S4：最短路径最大流计算；

S5：ID生成。

2.根据权利要求1所述的一种基于最短路径最大流的IdMapping方法，其特征在于，所述S1中，关系提取包括如下步骤：

原始数据表中投影出Id相关字段集合A＝{A₀，A₁，...，A_|A|}；

对每条数据，依次抽取出A中两两字段的组合值作为原始关系，共计个关系组合值，记为R”；

过滤掉R”中的非法关系，生成该条数据关系集合R'；合并所有数据的关系，形成最终关系集合R完成关系提取步骤。

3.根据权利要求1所述的一种基于最短路径最大流的IdMapping方法，其特征在于，所述S2中，构造图结构包括如下步骤：

S2.1：图初始化：

记图对象为GV，E，V＝{}，E＝{}，V为顶点集合，E为边集合，每条边e包含属性：起始节点from、到达节点to、边权重(本案中以频数作为权重)weight；

S2.2：顶点提取：

R中所有关系中的元素去重后即为顶点集合V；

S2.3：边提取：

遍历R中所有的关系，对于R₀＝(V_i，V_j)，若E中不存在起始点为V_i，目标点为V_j的边，则E中添加一条边：E'₀，且E'_0.from＝V_i，；

E'_0.to＝V_j，E'_0.flow＝1，…；若存在对应的边E₀，则对应地进行边的信息更新：E_0.flow+＝1。

4.根据权利要求1所述的一种基于最短路径最大流的IdMapping方法，其特征在于，所述S3中，连通分量分成包括以下步骤：

S3.1：初始化已遍历顶点集合VF＝{}，连通分量列表GS＝[]；

S3.2：若|G.V|＝|VF|(|·|为计算维数函数)，则返回GS完成计算；否则跳转步骤S3.3；

S3.3：初始化临时图对象G'＝{V'，E'}，V'＝{}，E'＝{}；

S3.4：从G.V-VF的顶点中随机pop出一个顶点v'₀；

S3.5：从v'₀开始对G进行深度优先遍历，所得到的边与顶点对G'进行更新；

S3.6：VF中添加G'.V，GS.append(G')并跳转到步骤S3.2。

5.根据权利要求1所述的一种基于最短路径最大流的IdMapping方法，其特征在于，所述S4中，所述最短路径最大流计算包括：

S4.1：设定深度优先遍历(DFS)最大遍历深度θ作为最长遍历路径上限；

S4.2：通过DFS方法求得(v_i，v_j)间的最短路径Gram(v_i，v_j)。在θ深度还未获得可达路径时，记最短路径为∞，并返回0作为最大流，结束计算；

S4.3：通过DFS方法获得路径集合：Path(v_i，v_j；g＝Gram(v_i，v_j))，遍历所得路径集合，求得MaxFlow(v_i，v_j；g＝Gram(v_i，v_j))最为最大流返回，完成计算。