一种基于IPIM的复杂网络节点变异源识别方法

本发明属于复杂网络节点评估，更具体地，涉及一种基于改进pagerank算法(ipim)的复杂网络节点变异评估方法。

背景技术：

1、pagerank算法最早由谷歌公司提出，并广泛应用于网页搜索领域，其搜索原理如下：

2、

3、其中，pr(pi)是所评估网页pi的pagerank值；pr(pj)是与网页pi链接的相邻网页pj的pagerank值；p1,p2,...,pn是所有参与排序的页面；n是页面的数目；m(pi)表示页面集合；cout(pj)表示页面pj上的出度连接数；d是阻尼因子。

4、故在计算pagerank值时，由于算法假设没有出度连接的页面连接到集合中的所有其他页面，因而pagerank值在所有其他页面中平均分配。此外，为了公平地对待没有和其他网页连接的页面，参与评估的网站上所有节点都会添加随机过渡参数d(阻尼因子)，通常情况下d取值0.85，实际应用中d可根据用户持续关注连接的频率来估计。

5、综合上述可知，pagerank算法可以应用于具有对等引用或连接的任何实体集合，但用于寻求复杂网络变异源节点时，该算法由于没有考虑节点之间的耦合强度，导致其运算结果并不准确。

技术实现思路

1、本发明的目的是针对现有的技术存在的上述问题，提供一种基于ipim的复杂网络节点变异源识别方法，进而在考虑了节点权重和边缘权重的前提下，对复杂网络节点变异源进行识别。

2、一种基于ipim的复杂网络节点变异源识别方法，其特征在于，本方法通过使用聚合运算符aggregation operator来融合复杂网络中节点的功能角色和相应节点的拓扑位置；aggregation operator是一种广义算子，其将多个广义性度量指标聚合为一个综合指标，以识别复杂网络中的关键节点。

3、优选的，本方法使用choquet积分作为聚合运算aggregation operator，在此基础上，本发明通过通过定义choquet积分来评估各节点的权重。

4、优选的，本方法通过添加节点权重来表示网页的重要性因子。

5、优选的，本方法综合考虑了功能角色的影响值、每个节点权重、节点功能影响和网络的拓扑结构。

6、本发明具有以下优点：

7、本发明方法通过对pagerank算法进行改进，充分考虑节点之间的耦合强度，进而可更精确有效地对复杂网络节点的变异源进行识别。

技术特征：

1.一种基于ipim的复杂网络节点变异源识别方法，其特征在于，本方法通过使用聚合运算符aggregation operator来融合复杂网络中节点的功能角色和相应节点的拓扑位置；aggregation operator是一种广义算子，其将多个广义性度量指标聚合为一个综合指标，以识别复杂网络中的关键节点。

2.根据权利要求1所述一种基于ipim的复杂网络节点变异源识别方法，其特征在于，本方法使用choquet积分作为聚合运算aggregation operator，在此基础上，本发明通过通过定义choquet积分来评估各节点的权重。

3.根据权利要求1所述一种基于ipim的复杂网络节点变异源识别方法，本方法通过添加节点权重来表示网页的重要性因子。

4.根据权利要求1所述一种基于ipim的复杂网络节点变异源识别方法，本方法综合考虑了功能角色的影响值、每个节点权重、节点功能影响和网络的拓扑结构。

技术总结本发明提供了一种基于IPIM的复杂网络节点变异源识别方法，属于复杂网络节点评估技术领域。本方法通过使用聚合运算符Aggregat ion Operator来融合复杂网络中节点的功能角色和相应节点的拓扑位置；Aggregation Operator是一种广义算子，其将多个广义性度量指标聚合为一个综合指标，以识别复杂网络中的关键节点。本发明方法充分考虑节点之间的耦合强度，进而可更精确有效地对复杂网络节点的变异源进行识别。技术研发人员：尹勇,黄铮,栾凤凯受保护的技术使用者：武汉理工大学重庆研究院技术研发日：技术公布日：2024/9/2