[发明专利]基于矩阵补全的用户多域权限联合估计方法

权利要求书

1.基于矩阵补全的用户多域权限联合估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

对目标网络空间中预先设定的各个域提取各个域的实体；

对各个实体对应的权限类型进行枚举；根据提取的各个域的实体以及枚举出的各个实体对应的权限类型建立用户权限矩阵；

通过获取不同用户在目标网络空间中的用户权限确定用户权限矩阵中的相应元素值；根据已经获取到的不同用户的部分用户权限，通过对用户权限矩阵补全，确定用户未获取的用户权限。

2.根据权利要求1所述的基于矩阵补全的用户多域权限联合估计方法，其特征在于，所述预先设定的各个域包括物理域、网络域和信息域。

3.根据权利要求1所述的基于矩阵补全的用户多域权限联合估计方法，其特征在于，各个域的实体包括空间实体、物理实体、接口实体、服务实体、文件实体、数字信息实体和人员实体，所述空间实体表示的含义为物理空间，所述物理实体表示的含义为包括网络设备的物理实体，所述接口实体表示的含义为设备的物理或逻辑接口，所述服务实体表示的含义为网络服务，所述文件实体表示的含义为数字文件，所述数字信息实体表示的含义为数字信息，所述人员实体表示的含义为维护、管理和使用网络的人。

4.根据权利要求1所述的基于矩阵补全的用户多域权限联合估计方法，其特征在于，

根据已经获取到的不同用户的部分用户权限，基于矩阵分解的通过对用户权限矩阵补全，确定用户未获取的用户权限。

5.根据权利要求4所述的基于矩阵补全的用户多域权限联合估计方法，其特征在于，所述基于矩阵分解的用户权限矩阵补全方法具体包括以下步骤：

(一)输入待补全的用户权限矩阵以及设定参数，包括：

输入待补全的用户权限矩阵X、子矩阵维度K、学习率α和最大迭代次数IMAX；

其中X∈R^M×N是一个维度为M×N的矩阵，该矩阵元素的为各用户对各权限类型的值，M为用户数，N为权限类型总数，子矩阵维度K为一个小于M和N的整数，代表将X分别为一个维度为M×K的矩阵U，以及一个维度为N×K的矩阵V，使得X≈UV^T；

(二)对矩阵U和V中的所有的元素进行随机初始化；通过确定网络中的用户i是否拥有第j得权限，确定矩阵X中的部分元素的值X_ij，其中0≤iM，0≤jN；

(三)确定矩阵U和V的值：通过梯度下降方法，对矩阵来对子矩阵U和V中的元素进行更新，也就是在每一轮迭代中，均使用矩阵X中每一个已经确定的元素对U和V中的元素进行更新直至迭代次数达到IMAX退出，更新按照以下方式计算：

U_il＝U_il+2αE_ijV_jl(0≤l＜k)

V_il＝V_il+2αE_ijU_jl(0≤l＜k)

其中矩阵E∈R^M×N为误差矩阵，E_ij为矩阵E中第i行第j列的元素；U_ij为矩阵U中第i行第j列的元素；V_ij为矩阵V中第i行第j列的元素；

(四)矩阵补全，包括：在矩阵补全阶段，使用两个子矩阵U和V来计算原待补全的用户权限矩阵X中的缺失的值，具体的计算方式为首先计算矩阵X_H＝UV^T；然后对矩阵X_H中的元素进行调整，即对于矩阵X_H中的每一个元素X_H_ij，如果有预设阈值下限小于等于X_H_ij，且X_H_ij小于等于预设阈值上限，则X_H_ij置为表示没有权限的值，否则X_H_ij置为表示没有权限的值；之后用矩阵X_H来补全原矩阵X，即对于X中所有的值不确定的元素，均使用X_H中对应位置的值进行替换。

6.对两个子矩阵中无法获得元素值的用户的权限类型进行初始化的方法如下：按照均值为方差为1生成随机数，对子矩阵U和V中的元素进行初始化。

7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～6任意一项权利要求所述方法的步骤。