基于网络拓扑特征的图网络生成方法及系统与流程

技术特征：
1.基于网络拓扑特征的图网络生成方法及系统，其特征在于：包括以下步骤：s1：读取数据集，获取原网络图特征；s2：根据网络分析任务针对的拓扑特征，从规则库中选择对应的网络生成规则以进行网络生成操作，所述的规则库包含三种图网络生成规则，分别对应平均介数中心性、平均接近中心性和叶子节点百分比，网络生成前后原网络和新网络的特征可以达到近似或保持一致的效果；s3：输出生成网络。2.如权利要求1所述的基于网络拓扑特征的图网络生成方法及系统，其特征在于：所述步骤s1包括：读取数据集，数据集包含多个原始网络g＝(v，e)，其中v表示网络中节点的集合，e表示网络中连边的集合；网络中共有n个节点，m条连边，并计算原始网络的平均介数中心性、平均接近中心性、叶子节点百分比；平均介数中心性由网络中各个节点的介数中心性平均而得，网络图g的平均介数中心性bc
g
的计算公式为：其中bc
i
为节点i的介数中心性如公式(2)所示，其中p
st
表示从节点s到节点t的最短路径的数量，其中表示从节点s到节点t的经过节点i的最短路径的数量；平均接近中心性由网络中各个节点的接近中心性平均而得，网络图g的平均接近中心性cc
g
的计算公式为：其中cc
i
为节点i的接近中心性如公式(4)所示，其中d
ij
表示从节点i到节点j的距离；叶子节点为只有一个邻居的节点，网络图g的叶子节点百分比p
g
的计算公式为：其中f
g
为网络图g中叶子节点的数量。3.如权利要求1所述的基于网络拓扑特征的图网络生成方法及系统，其特征在于：步骤s2所述的从规则库中选择网络生成规则的具体方式如下：根据预先设定的目标，选择对应的生成规则以进行网络生成；当对图网络的介数中心性进行分析、或针对介数中心性进行特征提取时，则可以将目标设定为介数中心性，选择基于平均介数中心性的图网络生成规则；当对图网络的接近中心性进行分析、或针对接近中心性进行特征提取时，则可以将目标设定为接近中心性，选择基于平均接近中心性的图网络生成规则；当对图网络的叶子节点进行分析、或针对叶子节点进行特征提取时，则可以将目标设定为叶子节点，选择基于叶子节点百分比的图网络生成规则。4.如权利要求1所述的基于网络拓扑特征的图网络生成方法及系统，其特征在于：步骤s2所述的基于平均介数中心性的网络生成规则如下：基于平均介数中心性的网络生成规则
包含输入参数有原始图连边更改比例alpha和迭代次数iters；遍历筛选原始网络图的连边集合e，从中随机选择一条不包含叶子节点的连边e＝(v1，v2)；选择比较节点v1，v2的介数中心性，选择连边中介数中心性更大的节点作为改动节点且设为v
c
将另一个节点设为v
d
，并删除这条连边；判断删除连边后网络图的连通性，若网络图不连通则撤销本次操作，并累计第一类失败(连通性尝试失败)次数；获取其余节点的介数中心性列表m
bc
，遍历m
bc
选择其中与节点v
d
的介数中心性相近的节点作为重连节点v
r
，并设定e
add
＝(v
c
，v
r
)为候选重连连边；判断候选重连连边的有效性，若连边已存在网络图中，则撤销本次数据生成操作，并累计第二类失败(重边失败)尝试次数，反之则添加重连连边；以上仅是针对网络图中一条连边的改动，在数据生成过程中会发生数次这样的操作流程，直至达到设定改变连边比例alpha或失败次数超过网络图连边数量时结束本次网络生成操作；当每结束一次网络生成操作时，迭代次数加一，直至达到设定的迭代次数后输出与原图的平均介数中心性最为接近的生成图。5.如权利要求1所述的基于网络拓扑特征的图网络生成方法及系统，其特征在于：步骤s2所述的基于平均接近中心性的网络生成规则如下：基于平均接近中心性的网络生成规则包含输入参数有原始图连边更改比例alpha和迭代次数iters；遍历筛选原始网络图的连边集合e，从中随机选择一条不包含叶子节点的连边e＝(v1，v2)；选择比较节点v1，v2的接近中心性，选择连边中接近中心性更大的节点作为改动节点且设为v
c
将另一个节点设为v
d
，并删除这条连边；判断删除连边后网络图的连通性，若网络图不连通则撤销本次操作，并累计第一类失败(连通性尝试失败)次数；获取其余节点的接近中心性列表m
cc
，遍历m
cc
选择其中与节点v
d
的接近中心性相近的节点作为重连节点v
r
，并设定e
add
＝(v
c
，v
r
)为候选重连连边；判断候选重连连边的有效性，若连边已存在网络图中，则撤销本次数据生成操作，并累计第二类失败(重边失败)尝试次数，反之则添加重连连边；以上仅是针对网络图中一条连边的改动，在数据生成过程中会发生数次这样的操作流程，直至达到设定改变连边比例alpha或失败次数超过网络图连边数量时结束本次网络生成操作；当每结束一次网络生成操作时，迭代次数加一，直至达到设定的迭代次数后输出与原图的平均接近中心性最为接近的生成图。6.如权利要求1所述的基于网络拓扑特征的图网络生成方法及系统，其特征在于：步骤s2所述的基于叶子节点百分比的网络生成规则如下：基于叶子节点百分比的网络生成规则包含输入参数有原始图叶子节点连边更改比例alpha；首先，获取网络中叶子节点列表v
pvp
＝{v
i
|v
i
.degree＝1}，
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)和叶子节点的邻居列表v
pn
；以“当断开叶子节点v
p
的邻居节点v
pn
连接的所有含有叶子节点的连边时，它自身不会变成新的叶子节点”为规则筛选叶子节点的邻居节点，由此获取可更改的包含叶子节点的连边集合e
p
；根据参数alpha的设定，随机挑选一部分连边作为删除连边集合e
del
；遍历节点列表v，获取e
del
中每一条删除连边e
del
＝(v
p
，v
pn
)中叶子节点v
p
对应的二阶邻居中度最大的节点v
r
，对应叶子节点v
p
所在连边被删除后添加的连边为e
add
＝
(v
p
，v
r
)，对应的所有的添加连边的集合为e
add
；根据删除连边集合e
del
和添加连边集合e
add
对原始网络图进行删除连边和添加连边的操作。7.如权利要求1所述的基于网络拓扑特征的图网络生成方法及系统，其特征在于：所述步骤s3包括：经过s2步骤，对所有原始网络进行了网络生成操作后，使生成网络携带上对应原始网络的标签并输出最终的生成网络。8.实施如权利要求1所述的基于网络拓扑特征的图网络生成方法的系统，其特征在于：包括：网络读取模块，网络生成模块，网络输出模块；所述网络读取模块对数据集进行读取，并对网络特征进行提取以方便在网络生成模块中调用；所述网络生成模块是根据系统设定的网络生成规则，执行基于原始网络的网络生成操作；所述网络输出模块使生成网络携带上对应的原始网络的标签并输出；所述网络读取模块、网络生成模块和网络输出模块按先后顺序依次连接。

技术总结
基于网络拓扑特征的图网络生成方法及系统，包括：S1：读取数据集，获取原网络图特征；S2：根据预先设定的目标选择网络生成规则以进行网络生成操作，本方法包含三种网络生成规则，分别对应平均介数中心性、平均接近中心性和叶子节点百分比，网络生成前后原网络和新网络的特征可以达到近似或保持一致的效果；S3：输出生成网络；实现本发明的基于网络拓扑特征的图网络生成系统，包括：网络读取模块、网络生成模块、网络输出模块；本发明针对不同的网络拓扑特征进行网络生成，有助于对网络特定特征的分析；本方法包含针对三种不同的网络拓扑特征的网络生成规则，可扩展性较好，且对数据增强和图分类的应用有着较好的增益。强和图分类的应用有着较好的增益。强和图分类的应用有着较好的增益。


技术研发人员：宣琦 汪泽钰 单雅璐 王金焕
受保护的技术使用者：浙江工业大学
技术研发日：2021.09.26
技术公布日：2022/1/10