[发明专利]一种网络节点的相似度计算方法

说明书

本发明提供了网络节点的相似度计算方法，涉及网络技术领域。利用节点的拓扑势以及Adamic‑Adar Index相似性，首先计算出各点的与其二阶邻节点之间的拓扑势，然后将能够通过某一直接相连节点访问的所有二阶邻节点的拓扑势求和，通过该一阶邻节点和其二阶邻节点拓扑势之后的比值等价于一阶邻节点与其二阶邻节点相似度之后的比值，最终计算出节点与邻节点之间的相似性。本发明提供的方法不仅能够快速有效地衡量相邻节点之间的相似性，还能避免节点间相似性的过度相同引起的节点间相似度无法区分问题。

技术领域

本发明涉及网络技术领域，特别涉及一种网络节点的相似度计算方法。

背景技术

相似性的度量在复杂网络、社区发现、推荐系统以及数据挖掘等领域有重要应用。近年来，节点间相似性的衡量取得了较大进展，目前已有的衡量节点相似性的方法主要集中在两节点邻域中所共有的节点特征的计算，大致可分为:Common-Neighbors相似度、Salton相似度、Jaccard相似度、Sorensen相似度、Hub Promoted相似度、Hub Depressed相似度、Leicht-Holme-Newman相似度、Preferential Attachment相似度、Adamic-Adar相似度等，这些相似度衡量方法主要通过衡量节点间所共有的邻节点的度数或者直接是该节点本身的度数进行相似性的估算，而对于相邻节点不能够准确的衡量节点间的相似性。

研究发现，相邻节点间的相似性衡量如果仍采用共有的相邻节点特征进行衡量，那么会出现与二阶邻域节点的相似性高于直接相邻的节点的相似性。鉴于已有相似性度量方法不能够准确衡量相邻节点间的相似性，本发明主要解决直接相邻节点之间的相似度的准确衡量问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种网络节点的相似度计算方法，用以解决现有技术中存在的问题。

一种网络节点的相似度计算方法，包括：

采集网络中的节点信息，将所述节点信息转换为邻接表，其中所述节点信息包括节点集V；

利用所述邻接表计算所述节点集V中每个节点p的直接邻接点集

利用所述邻接表，使用Floyd算法计算所述节点集V中每个节点p的二阶邻接点集

将节点p作为代表点，将所述直接邻接点集中任意一个节点u作为吸引链上的1跳节点，计算u的拓扑势A_p←u；

将节点p作为代表点，将所述节点p依赖于节点u的二阶邻接点集中任意一个节点s作为吸引链上的2跳节点，计算s的拓扑势A_p←s，其中，

计算所述拓扑势A_p←u和总拓扑势之间的比值R_u,s；

根据所述直接邻接点集和节点s，计算节点p与二阶邻接点集中所有节点的总Adamic-Adar Index相似度Sim_p,s；

根据所述总Adamic-Adar Index相似度Sim_p,s和比值R_u,s计算节点p和u的Adamic-Adar Index相似度Sim_p,u＝R_u,s×Sim_p,s；

判断所述节点集V中每个节点和其直接相邻节点之间的相似度是否计算完成，如果是则方法结束，否则重新计算所述节点集V中每个节点p的直接邻接点集