[发明专利]基于异质网络时态语义路径相似度的人物唯一性识别方法

摘要

本发明公开了一种基于异质网络时态语义路径相似度的人物唯一性识别方法，该方法首先建立异质社会关系网络，即从人物社会活动事务数据库中提取关系并建立具有时间属性的异质关系网络。根据网络结构对人物对象间的时态语义路径进行搜索,同时根据异质社会关系网络特征以及时态语义路径对网络中人物对象的路径相似度进行测算，然后按照相似度值对人物对象进行排序，再根据网络特征以及应用需求设定的相似度阈值进行过滤,从而识别具备唯一性特征的人物对象。该方法能在大规模和高复杂度社会关系网络中准确高效地测算出人物对象的相似性，有效地解决关系网络中人物唯一性识别问题，提高了关系网络分析与挖掘过程的有效性。

主权项

1.一种基于异质网络时态语义路径相似度的人物唯一性识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立异质社会关系网络：对社会活动事务数据库中的数据进行读取，建立基于异质性关系网络的图数据库，形成具有时间属性异质性关系网络；步骤2：搜索时态语义路径：首先根据异质网络中的关系的不同语义对网络进行划分，然后分别在不同语义的关系网络中利用网络结构对人物对象之间的时态语义路径进行搜索，从而得到各个人物对象与其邻居节点之间的时态语义路径，再根据各关系的时间属性计算时态语义路径的时态权重；步骤3：计算时态语义路径相似度：分别在不同语义的关系网络中，利用异质关系网络的结构特征以及时态语义路径的时态权重值对网络中人物对象的相似度进行测算，从而得到每一对人物对象的具有不同语义的时态语义路径相似度；步骤4：识别人物对象的唯一性：首先对每一对人物对象的时态语义路径相似度求算术平均值，然后按照该平均值对人物对象对进行排序，找出时态语义路径相似度取值小于设定阈值的人物对象对，这些人物对象节点为具有唯一性特征的人物对象。