[发明专利]一种动态网络边采样及其可视化方法

摘要

本发明提供一种动态网络边采样及其可视化方法，包含以下步骤：1)选取动态网络中任意一组节点对，利用核密度估计方法计算该对节点间边的概率密度函数；2)根据节点对的边的概率密度函数构建合适的参考分布函数，近似表示真实的概率密度分布；3)针对目标节点对的每一条边，使用0‑1均匀分布分别获得一个随机值，并计算该边所处时刻概率密度与第二步构建的参考分布函数值的比值，比较该比值与随机值的大小关系，判断是否接受该样本；4)遍历动态网络中的所有节点对，重复步骤1)～3)，获得动态网络经采样后的边样本集。本发明能够在降低动态网络的规模的同时，还能基本保持原始动态网络的结构特征。

主权项

1.一种动态网络边采样方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)：选取动态网络中任意节点对(vp,vq)作为目标节点对，获取它们之间的边集E(p,q)以及边集内所有边的出现时间，采用核密度估计方法计算边集E(p,q)关于时间t的概率密度函数f(vp,vq,t)，f(vp,vq,t)表示时间t节点vp,vq间存在边的概率密度；步骤2)：计算目标节点对之间的边集E(p,q)中每条边出现的时间的概率密度函数值f(vp,vq,ti)，确定这些值中的峰值点，其中ti为边集E(p,q)中某条边出现的时间；顺序连接这些值中的峰值点，得到一个峰值分段函数g(vp,vq,t)；计算使得f(vp,vq,t)≤Fg(vp,vq,t)对所有边集E(p,q)中所有边的都成立的参数F的取值，选择F的取值中的最小非负值，构建参考分布函数q(vp,vq,t)＝Fg(vp,vq,t)；步骤3)：根据蒙特卡洛拒绝-接受采样思想，针对E(p,q)中的每一条边进行以下操作：利用均匀分布u～U(0,1)获得一个随机数u，并计算该边出现的时间的参考分布函数值q(vp,vq,ti)，若u≤f(vp,vq,ti)/q(vp,vq,ti)，则接受当前边作为采样样本，否则拒绝当前边作为采样样本；步骤4)：遍历动态网络中的所有节点对，重复步骤1)～3)，最终获得所有采样样本，即动态网络经采样后的边集。