[发明专利]关键节点计算方法、系统、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种关键节点计算方法、系统、电子设备及存储介质，涉及网络技术领域。本申请的关键节点计算方法，包括：获取人际网络中的多个网络节点，根据人际网络和人际网络对应的多个网络节点，获取多个初始节点集，每一个初始节点集包括有至少一个网络节点；对每一个初始节点集进行评价，得到每一个初始节点集的适应度；根据多个初始节点集的适应度对多个初始节点集进行聚类处理，得到多个聚类节点集；根据多个聚类节点集更新多个初始节点集，根据多个更新后的初始节点集获取人际网络中的关键节点。本申请通过引入聚类操作、更新初始解等步骤，将局部探索和全局探索有效地结合在一起，能够高效地找到全局网络中最优的关键节点或次优的关键节点。

技术领域

本申请涉及网络技术领域，特别涉及一种关键节点计算方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，网络结构普遍存在于现实生活中。现今针对网络的研究，一般将研究对象抽象为节点，将对象之间的关系抽象为边。例如社交网络的研究中，将人抽象为节点，人与人之间的关系抽象为边，两个节点之间存在边即代表两个人互相认识。然而在网络中，每个节点对网络结构的影响一般是各不相同的。有的节点对网络的影响大，有的节点则对网络的影响较小，将网络中影响较大的问题节点称为该网络中的关键节点。目前关于网络中的关键节点的检测，常用的是启发式算法，但这种启发式算法没办法高效地找到全局网络中最优的关键节点或次优的关键节点。

发明内容

本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本申请提出一种关键节点计算方法、系统、电子设备及存储介质，能够高效地找到全局网络中最优的关键节点或次优的关键节点。

根据本申请的第一方面实施例的基于头脑风暴优化算法的关键节点计算方法，包括：

获取人际网络中的多个网络节点；

根据所述人际网络及所述网络节点获取多个初始节点集，每一所述初始节点集包括至少一个所述网络节点；

对每一所述初始节点集进行评价，获取每一所述初始节点集的适应度；

基于多个所述初始节点集的适应度对多个所述初始节点集进行聚类处理，获取多个聚类节点集；

根据多个所述聚类节点集，更新多个所述初始节点集；

根据多个更新后的所述初始节点集获取所述人际网络中的关键节点。

根据本申请实施例的关键节点计算方法，至少具有如下有益效果：

获取人际网络中的多个网络节点，根据人际网络和人际网络对应的多个网络节点，获取多个初始节点集，每一个初始节点集包括有至少一个网络节点；对每一个初始节点集进行评价，得到每一个初始节点集的适应度；根据多个初始节点集的适应度对多个初始节点集进行聚类处理，得到多个聚类节点集；根据多个聚类节点集更新多个初始节点集，根据多个更新后的初始节点集获取人际网络中的关键节点。本申请通过引入聚类操作，以提高关键节点计算方法的局部搜索能力，通过更新初始解，以提高关键节点计算方法的全局搜索能力。此外，整个关键节点计算方法将局部探索和全局探索有效地结合在一起，可以高效地获取到全局网络中的最优解或次优解。

根据本申请的一些实施例，所述基于多个所述初始节点集的适应度对多个所述初始节点集进行聚类处理，获取多个聚类节点集，包括：

根据多个所述初始节点集生成多个聚类节点集；

将每一所述聚类节点集里适应度最高或最低的所述初始节点集设为所述聚类节点集的中心节点集。

根据本申请的一些实施例，所述方法还包括：

获取第一预设参数以及第一随机参数；

比较所述第一预设参数和所述第一随机参数的大小关系；

根据所述大小关系判断是否需要更新所述中心节点集；