[发明专利]网络关键节点检测方法及系统

说明书

本申请公开了一种网络关键节点检测方法。该方法包括S1.在待判定的网络节点集合中，获取一个待判定的网络节点；S2.获得所述网络节点的度数；S3.按照第一预设规则根据所述度数获得所述网络节点的核数；S4.按照第二预设规则根据所述核数获得所述网络节点的核数熵；S5.在所述待判定的网络节点集合中，获取下一个待判定的网络节点，重复S2至S4，直至所述网络节点集合中的网络节点全部获得核数熵；S6.比较各个所述网络节点的核数熵，按照第三预设规则获得网络关键节点。本申请还提供了一种采用上述方法的网络关键节点检测系统。本申请解决了相关技术中相似度高的网络节点无法区分、关键节点判断不准确导致的信息传播效果差的技术问题。

技术领域

本申请涉及通信技术领域，具体而言，涉及一种网络关键节点检测方法及系统。

背景技术

近年来，复杂网络理论渗透到社会生活的各个领域，尤其随着各种社交网络、企业办公网络、事件网络的高速发展，人类社会几乎可以抽象成为一个巨大的网络世界。生活中的网络主要可以分为以下类型：1)从宏观角度，包括Internet网络、万维网、电力网络、交通网络等等；2)从微观角度，包括蛋白质网络、神经网络、代谢网络、基因遗传网络等等；3)从人类社会角度，包括疾病传播、谣言传播、演员合作网络等等。

由此可见，社会生活中的许多系统都可以抽象成为一个网络，系统中元素可以抽象为节点，而这些元素之间丰富多样的连接关系可以抽象为边。由于真实事件中系统较强的复杂性，从这些系统中抽象出来的网络可能具有大量的节点和边，而且节点之间错综复杂的连接关系使网络具有复杂的拓扑结构。一般情况下，将这些具有复杂拓扑结构的网络称为复杂网络。网络中重要节点对网络的结构和功能具有较大的影响，因此挖掘重要节点能为人们的生活解决更多的难题和提供有力的依据。由于网络的异质性，节点对网络的结构和功能具有不同的影响，而那些对网络的结构和功能具有特别影响的节点称作关键节点。而挖掘网络中的关键节点成为不容忽视的问题。如控制流行疾病的爆发传播、避免大规模的停电、挖掘社交网络上对传播最有影响力的用户、预测维持生命的最基本蛋白质等等。

相关技术中选取关键节点组时计算节点相似性时往往仅考虑节点之间的最短路径长度，导致选取的关键节点之间相似，不能实现信息传播效率最大化；另外一些相关技术中在考虑节点相似性时，仅舍弃与已选关键节点相似度较大的节点，无法充分降低关键节点组中节点间的聚集程度，选取的关键节点组传播效率低。

针对上述相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种网络关键节点检测方法及系统，以解决至少上述相关技术中的问题之一。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种网络关键节点检测方法，该方法包括：

S1.在待判定的网络节点集合中，获取一个待判定的网络节点；S2.获得所述网络节点的度数；S3.按照第一预设规则根据所述度数获得所述网络节点的核数；S4.按照第二预设规则根据所述核数获得所述网络节点的核数熵；S5.在所述待判定的网络节点集合中，获取下一个待判定的网络节点，重复S2至S4，直至所述网络节点集合中的网络节点全部获得核数熵；S6.比较各个所述网络节点的核数熵，按照第三预设规则获得网络关键节点。

进一步的，如前述的方法，所述S6包括：S61.将各个所述网络节点根据核数熵的大小进行排序；S62.按照第四预设规则，计算所述排序结果中相邻两个所述网络节点之间的距离；S63.根据所述距离和所述核数熵获得所述网络关键节点。

进一步的，如前述的方法，所述S63包括：S631.按照第五预设规则根据所述距离和所述核数熵计算各个所述网络节点的群体中心性；S632.将各个所述网络节点的群体中心性排序，按照第六预设规则获得所述网络关键节点。

进一步的，如前述的方法，所述S632包括：将各个所述网络节点的群体中心性按照大小进行降序排列，选取所述序列中前预设数目个节点为所述网络关键节点。