一种基于顶点参与度的超图稳定性度量方法

1.本申请属于数据挖掘技术领域，特别涉及一种基于顶点参与度的超图稳定性度量方法。


背景技术：

2.图是一种结构化的数据，允许我们对对象之间的复杂关系进行建模。近年来，越来越多的数据可以建模为图，并且图数据在社交网络、生物学、化学和其他领域无处不在。图核数据挖掘是图分析中一个重要的方向。它的目的是在图中找出联系最紧密的一群点，而这可以用于定向广告、链接预测和社区检测等方面。现有对超图的稳定性定义只从一个维度进行考虑，对于超图顶点之间的刻画关系不够充分，对表示超图节点之间的关系不能详细的刻画。


技术实现要素：

3.因此本发明提出了一种新的基于顶点参与度的超图顶点之间关系的模型，它从两个维度刻画了超图顶点之间的关系，能够更好的衡量网络稳定性。其技术方案为，
4.一种基于顶点参与度的超图稳定性度量方法，包括以下步骤，
5.s1.定义顶点的参与度，参与度p是一个由顶点度数和顶点邻居数组成的(k,h)二元组；
6.s2.设置初始值k、h、u和v，构建集合q，u为超图g中查找邻居数最少的顶点，g是计算顶点参与度时某一时刻的超图，q关于顶点的集合，初始值为0，v为超边数最少的顶点，k是顶点所在的超边数；
7.判断v和u的值，对集合q进行添加，直到q中的顶点均被查找到，清空集合q，结束算法。
8.进一步优选的，在超图中存在一个最大子图，且在这个子图中的顶点均满足：1)顶点在至少k条超边中，且该顶点拥有的邻居数之和不少于h；2)对于每一个顶点，选取其所在的所有子图中的最大k，和在最大k的子图中的最大h，作为这个节点的参与度p＝(k,h)。
9.进一步优选的，步骤s2中，
10.s201、初始化k＝1，h为原始超图，g是计算顶点参与度时某一时刻的超图，q关于顶点的集合，初始值为0；
11.s202、查找超边数最少的顶点v，如果超图中不存在任何顶点，则跳转到步骤s211，否则跳转到s203；
12.s203、如果顶点v所在的超边数大于k，则令k＝v所在的超边数，并跳转到s204；否则跳转到s209；
13.s204、初始化h＝1；
14.s205、在超图g中查找邻居数最少的顶点u；
15.s206、如果顶点u的邻居数大于h，则h＝u的邻居数；
16.s207、在g中删除顶点u及其所在的超边；
17.s208、如果u在集合q中，则p(u).h＝h；如果q中的顶点均被查找到，则清空集合q，g＝h，跳转到s209，否则跳转到s205；
18.s209、在h中删除顶点v及其所在的超边，将v添加到集合q中；
19.s210、p(u).k＝k，跳转到s202；
20.s211、初始化h＝1；
21.s212、在超图g中查找邻居数最少的顶点u；
22.s213、如果顶点u的邻居数大于h，则h＝u的邻居数；
23.s214、在g中删除顶点u及其所在的超边；
24.s215、如果u在集合q中，则p(u).h＝h；如果q中的顶点均被查找到，则清空集合q，结束算法；否则跳转到步骤s212.
25.有益效果
26.本发明提出了一种新的基于顶点参与度的超图顶点之间关系的模型，它从两个维度刻画了超图顶点之间的关系，能够更好的衡量网络稳定性，更好的适用于社交网络、生物学、化学和其他数据挖掘领域。
附图说明
27.图1为本申流程图；
28.图2为示例图。
29.图3为效果图。
具体实施方式
30.以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。
31.图1所示，本发明提出了一种新的基于超图顶点参与度的超图节点之间的关系。本发明主要分为二个部分，第一部分：超图节点参与度的定义；第二部分：依据新的定义，计算超图节点的参与度值
32.第一部分：
33.参与度p定义是一个由顶点度数和顶点邻居数组成的(k,h)二元组：在超图中存在一个最大子图，且在这个子图中的顶点均满足：1)顶点在至少k条超边中，且该顶点拥有的邻居数之和不少于h。对于每一个顶点，我们选取其所能在的所有子图中的最大k，和在最大k的子图中的最大h，作为这个节点的参与度p＝(k,h)。
34.第二部分：
35.s201、初始化k＝1，h＝原始超图，g是计算顶点参与度时某一时刻的超图，构建集合q，q是关于顶点的集合，初始值为0；p(u)＝(k，h)
36.s202、查找超边数最少的顶点v，如果超图中不存在任何顶点，则跳转到步骤s211，否则跳转到s203；
37.s203、如果顶点v所在的超边数大于k，则令k＝v所在的超边数，并跳转到s204；否则跳转到s209；
38.s204、初始化h＝1；
39.s205、在超图g中查找邻居数最少的顶点u；
40.s206、如果顶点u的邻居数大于h，则h＝u的邻居数；
41.s207、在g中删除顶点u及其所在的超边；
42.s208、如果u在集合q中，则p(u).h＝h[表示p(u).里面的h赋值为h]；如果q中的顶点均被查找到，则清空集合q，g＝h，跳转到s209，否则跳转到s205；
[0043]
s209、在h中删除顶点v及其所在的超边，将v添加到集合q中；
[0044]
s210、p(u).k＝k[表示p(u).里面的k赋值为k]，跳转到s202；
[0045]
s211、初始化h＝1；
[0046]
s212、在超图g中查找邻居数最少的顶点u；
[0047]
s213、如果顶点u的邻居数大于h，则h＝u的邻居数；
[0048]
s214、在g中删除顶点u及其所在的超边；
[0049]
s215、如果u在集合q中，则p(u).h＝h[表示p(u).里面的h赋值为h]；如果q中的顶点均被查找到，则清空集合q，结束算法；否则跳转到步骤s212。
[0050]
图2所示，本申请的顶点1-2的参与度p为(1,2)，顶点3-11参与度p为(2,4)，顶点12的参与度p为(2,2)，而传统的测量仅为一个特定的数值，所以本申请的刻画层数更多，网络稳定性也就越好。
[0051]
如图3所示，横坐标为随机的六个数据集，使用本申请的方法，其网络层数比传统方法都要好。
[0052]
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。


技术特征：
1.一种基于顶点参与度的超图稳定性度量方法，其特征在于，包括以下步骤，s1.定义顶点的参与度，参与度p是一个由顶点度数和顶点邻居数组成的(k,h)二元组；s2.设置初始值k、h、u和v，构建集合q，u为超图g中查找邻居数最少的顶点，g是计算顶点参与度时某一时刻的超图，q关于顶点的集合，初始值为0，v为超边数最少的顶点，k是顶点所在的超边数；判断v和u的值，对集合q进行添加，直到q中的顶点均被查找到，清空集合q，结束算法。2.根据权利要求1所述的一种基于顶点参与度的超图稳定性度量方法，其特征在于，在超图中存在一个最大子图，且在这个子图中的顶点均满足：1)顶点在至少k条超边中，且该顶点拥有的邻居数之和不少于h；2)对于每一个顶点，选取其所在的所有子图中的最大k，和在最大k的子图中的最大h，作为这个节点的参与度p＝(k,h)。3.根据权利要求1所述的一种基于顶点参与度的超图稳定性度量方法，其特征在于，步骤s2中，s201、初始化k＝1，h为原始超图，g是计算顶点参与度时某一时刻的超图，q关于顶点的集合，初始值为0；s202、查找超边数最少的顶点v，如果超图中不存在任何顶点，则跳转到步骤s211，否则跳转到s203；s203、如果顶点v所在的超边数大于k，则令k＝v所在的超边数，并跳转到s204；否则跳转到s209；s204、初始化h＝1；s205、在超图g中查找邻居数最少的顶点u；s206、如果顶点u的邻居数大于h，则h＝u的邻居数；s207、在g中删除顶点u及其所在的超边；s208、如果u在集合q中，则p(u).h＝h；如果q中的顶点均被查找到，则清空集合q，g＝h，跳转到s209，否则跳转到s205；s209、在h中删除顶点v及其所在的超边，将v添加到集合q中；s210、p(u).k＝k，跳转到s202；s211、初始化h＝1；s212、在超图g中查找邻居数最少的顶点u；s213、如果顶点u的邻居数大于h，则h＝u的邻居数；s214、在g中删除顶点u及其所在的超边；s215、如果u在集合q中，则p(u).h＝h；如果q中的顶点均被查找到，则清空集合q，结束算法；否则跳转到步骤s212。

技术总结
本发明提供一种基于顶点参与度的超图稳定性度量方法，包括以下步骤，S1.定义顶点的参与度，参与度P是一个由顶点度数和顶点邻居数组成的(k,h)二元组；S2.设置初始值k、h、u和v，构建集合Q，u为超图G中查找邻居数最少的顶点，G是计算顶点参与度时某一时刻的超图，Q关于顶点的集合，初始值为0，v为超边数最少的顶点，k是顶点所在的超边数；判断v和u的值，对集合Q进行添加，直到Q中的顶点均被查找到，清空集合Q，结束算法。其优点在于，从两个维度刻画了超图顶点之间的关系，能够更好的衡量网络稳定性。能够更好的衡量网络稳定性。能够更好的衡量网络稳定性。


技术研发人员：于东晓 刘余 罗琦 成秀珍
受保护的技术使用者：山东大学
技术研发日：2022.04.22
技术公布日：2022/7/15