[发明专利]用于动态网络环境的节点中心度的计算方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种网络分析技术，确切的说，涉及一种用于动态网络环境中节点中心度的计算方法，属于社会网络、移动自组织网络、车载网络或复杂网络的分析或应用的技术领域。

背景技术

目前，基于节点中心度的社会化网络分析方法是研究复杂网络结构及其属性的一种重要技术手段。节点中心度反映了单个节点在整个社会网络中所处的地位和作用，在计算机病毒传播、舆情处理和网络故障源诊断等方面，节点中心度都具有非常重要的应用价值。当前，常用的节点中心度的量化或计算方法有三种：节点的度，接近中心度和中介中心度。

节点的度是节点一跳邻居的个数，即与该节点直接连接的节点数。节点的度越大，说明该节点在网络中的地位越高。节点度的定义为：式中，i和j分别为两个不同节点的序号或标识，N为网络中节点的总数，布尔函数p_ij表示节点之间的邻接关系：如果节点i和j为邻居，则p_ij=1；否则，p_ij=0。

接近中心度是节点到其所有可达节点的最短距离之和的倒数，该值越小，说明节点在网络中的重要性越高。节点接近中心度的定义为：式中，d(i,j)表示节点对(i,j)之间的最短距离。

中介中心度是节点在网络中所有节点对的最短路径上出现的次数。考虑到网络中数据的传输是沿着最短路径进行的，所以某个节点的中介中心度越高，就说明该节点在数据传输过程中发挥的作用越大。节点中介中心度的定义为：其中，j和k为两个不同节点，g_jk表示网络中所有节点对之间的最短路径的条数，g_jk(i)表示在这些最短路径中包含节点i的路径条数。

需要指出的是：上述三种节点中心度的计算方法都只能够适用于静态的网络场景，例如，无线传感网络、无线网格网络等。然而，在动态网络环境下（例如：在线社交网络，移动自组织网络，移动车载网络等等），因为其节点的邻居个数是时变的，节点之间的最短路径也是时断时续的，甚至有可能是不存在的。这样，上述三种节点中心度的计算方法都无法使用。

此外，用来计算接近中心度和中介中心度的相关算法的复杂度也比较高，无法有效地解决网络的可扩展性问题，限制了节点中心度的应用领域。

因此，迫切需要一种新的方法来量化或计算动态环境下的节点中心度。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种用于动态网络环境的节点中心度的计算方法，该方法解决了在动态网络环境下，传统的社会化网络分析方法不能很好地描述或计算节点中心度的缺陷，本发明能够有效地适应动态的网络环境，并且，操作步骤简单，具有较低的复杂度及良好的可扩展性。

为了达到上述目的，本发明提供了一种用于动态网络环境的节点中心度的计算方法，其特征在于：根据每个节点的移动模式，以及对每个节点移动模式进行聚合分析所形成的系统的移动模式两者之间的相似情况，判断每个节点在网络中的重要程度，作为该节点中心度；所述方法包括下列操作步骤：

（1）挖掘与识别节点的移动模式：因节点的移动模式取决于该节点频繁访问、即经常出现的前k个地理位置和访问这些地理位置的频率，其计算公式为：节点的移动模式，式中，二元组表示某个节点i访问的第r个子区域及其访问频率，自然数i和r分别为系统内的节点序号和子区域的序号，r的最大值、即子区域的总数为K；因此，节点的移动模式受到下述两种因素影响：子区域面积的划分和节点访问每个子区域的频率，据此挖掘与识别节点的移动模式；

（2）计算节点中心度：采用相对熵的计算公式计算节点的移动模式与系统的移动模式之间的相似程度，并作为节点中心度；

（3）对节点中心度的计算方法进行优化：因为只需选取若干个权重最高的子区域就足以代表整个系统或每个节点的移动模式，故据此对步骤（2）的节点中心度的计算方法实现优化。

与现有技术相比，本发明的优点和效果是：

目前基于经典的节点中心度的计算方法存在两个缺陷：一是计算复杂度过高，导致算法的可扩展性差，二是不能用于动态的网络环境（例如移动社交网络和车载网络等），现有的这些方法都不能很好地描述或计算节点的中心度。本发明是利用节点的移动模式与系统的移动模式之间的相对熵，据此量化每个节点在系统内所处的地位或作用，该方法不仅能适应复杂多变的网络环境，同时也有效降低了原有算法的复杂度，使得操作步骤简单、便利的该方法具有良好的推广应用前景。

附图说明

图1是本发明用于动态网络环境的节点中心度的计算方法操作步骤流程图。