一种基于机器学习的复杂网络关键节点识别方法及系统
本发明属于但不限于机器学习，尤其涉及一种基于机器学习的复杂网络关键节点识别方法及系统。
背景技术：
1、在当今互联的世界中，理解复杂网络的动态对于各种现实应用至关重要。复杂网络的一个基本方面是识别关键节点，这些节点在影响网络行为和功能中起着关键作用。关键节点识别在社交网络、交通系统和生物网络等多个领域都有应用。
2、多年来，复杂网络中的关键节点识别一直是网络科学及相关领域的研究热点。传统方法通常依赖于节点的结构属性，如度中心性或中介中心性，来评估它们在网络中的重要性。尽管这些方法在某些情况下取得了成功，但它们忽略了影响节点重要性的其他关键因素，如网络动态或节点属性。此外，传统方法难以扩展到现实应用中常见的大规模动态网络。
3、近年来，利用机器学习技术解决关键节点识别任务的兴趣日益增加。机器学习有从网络数据中提取复杂的模式和关系，从而提供更准确和适应性更强的关键节点识别模型。通过结合从网络结构、节点属性和网络动态中提取的特征，机器学习模型可以捕捉到影响节点重要性的更多因素。
4、鉴于上述分析，现有技术存在的急需解决的技术问题为：
5、传统方法依赖于数学表达式，但它们往往缺乏适应性，仅在特定上下文中表现最佳。传统的关键节点识别方法依赖于结构属性，如度中心性或中介中心性，但它们往往忽视了网络动态或节点属性等重要因素，并且在处理大型动态网络时会遇到困难。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于机器学习的复杂网络关键节点识别方法。
2、本发明是这样实现的，一种基于机器学习的复杂网络关键节点识别方法，该方法具体包括：
3、s1：生成代表性训练数据集，利用集体特征工程，将连接性、局部度、邻域中心性和全局中心性元素集成到每个节点表示中；
4、s2：采用支持向量回归和径向基函数核进行建模，预测整个图中节点的重要性。
5、进一步，所述s1，具体包括：
6、(1)为每个节点计算特征向量，通过多次模拟底层动态近似计算节点的真实活力，采用一种新的抽样方法--集群抽样，将训练集限制在节点的一个小部分，同时确保它能够代表整个图；
7、(2)节点在一个由它们的特征向量构成的特征空间中进行聚类，使用k-means聚类算法将节点分成多个群集，通过间隙统计和肘部方法确定最优的聚类数；
8、(3)从每个聚类中均匀抽样相同数量的节点，组成最终的训练集。
9、进一步，所述集群抽样，基于节点的结构和影响力属性进行选择。
10、进一步，所述节点的特征向量包括连接性、局部度和全局中心性。
11、进一步，所述s2，采用支持向量回归(svr)，用于对具有有限大小的数据集进行建模，在数学上，径向基函数(rbf)定义为：
12、
13、通常情况下，m被设置为数据集中特征的数量；通过将径向基函数(rbf)的公式整合到支持向量回归(svr)的回归函数中，该模型变成了一个核化的svr：
14、
15、使用rbf核的svr模型可以使用与标准svr相同的损失函数进行训练，损失函数记为l(y,f(x,w))l(y,f(x,w))。
16、进一步，所述节点的最终活力分数是通过结合该节点以及其邻居的svr预测活力来确定的。
17、本发明还提供了一种基于机器学习的复杂网络关键节点识别系统，包括：
18、数据生成模块，用于生成代表性训练数据集，利用集体特征工程将连接性、局部度、邻域中心性和全局中心性元素集成到每个节点表示中；
19、特征计算模块，用于为每个节点计算特征向量，通过多次模拟底层动态近似计算节点的真实活力；
20、集群抽样模块，采用集群抽样方法将训练集限制在节点的一个小部分，同时确保它能够代表整个图；
21、聚类模块，基于节点的特征向量，使用k-means聚类算法将节点分成多个群集，并通过间隙统计和肘部方法确定最优的聚类数；
22、抽样模块，从每个聚类中均匀抽样相同数量的节点，组成最终的训练集；
23、预测模块，采用支持向量回归和径向基函数核进行建模，预测整个图中节点的重要性。
24、进一步，所述集群抽样模块基于节点的结构和影响力属性进行选择，确保选取的节点能够代表整个图的特征。
25、进一步，所述特征计算模块生成的节点特征向量包括连接性、局部度和全局中心性。
26、进一步，所述预测模块采用支持向量回归(svr)，并通过将径向基函数(rbf)公式整合到svr的回归函数中进行建模，最终活力分数通过结合该节点以及其邻居的svr预测活力来确定。
27、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
28、第一、本发明解决了在复杂网络中识别关键节点的问题，这对于社交网络和交通系统等各种现实应用至关重要。认识到机器学习的潜力，本发明提出利用机器学习技术来解决关键节点识别任务。机器学习可以从网络数据中提取复杂的模式和关系，从而提供更准确和适应性更强的模型。
29、通过结合从网络结构、节点属性和网络动态中提取的特征，本发明旨在克服传统方法的局限性，提供更准确和适应性更强的关键节点识别模型。
30、本发明旨在开发一种全面且可扩展的关键节点识别解决方案，能够应用于广泛的现实应用中。该解决方案能够处理大型动态网络，并适应网络结构或动态的变化。
31、本发明注重结合从网络结构、节点属性和网络动态中提取的特征，确保对节点重要性有更全面的理解。此外，所开发的机器学习模型将适应网络结构或动态的变化，在各种场景中提供稳定的性能。
32、本发明的最终目标是提供准确且适应性强的模型，用于识别病毒营销、信息控制和基础设施管理等各种现实应用中的关键节点。
33、第二，本发明的技术方案转化后的预期收益和商业价值为：在病毒营销领域，识别和利用具有影响力的节点的能力可以显著提升营销活动的有效性；通过在社交媒体网络中精确定位有影响力的用户，公司可以扩大其营销活动的影响力和影响力，从而提高参与度和转化率；通过关注关键节点来改进细分策略，企业可以更精确地调整营销工作，从而实现更有针对性的促销和更高的客户满意度；在产品发布方面，战略性地利用关键节点可以产生轰动并加速新产品的采用，确保成功推出和快速市场渗透；通过调整策略来识别区域社交网络中具有影响力的节点，公司可以有效地管理国际营销活动，从而增强其全球影响力；针对不同文化或语言群体内的关键节点量身定制营销工作，确保更好的参与度和相关性，从而使国际活动更加成功；有效的信息控制和传播对于各个部门都至关重要，识别关键节点可以增强这些过程；通过有影响力的社区成员有效传播重要的健康信息，公共卫生运动可以实现更广泛的覆盖范围和更大的影响；利用通信网络中的关键节点可确保在紧急情况下快速传播关键信息，从而缩短响应时间并提高公共安全；关注社交网络中的关键节点可以显着影响公众舆论和选民行为，从而提高政治竞选的有效性；通过瞄准有影响力的节点，促进健康信息在国际社会的传播，确保重要信息传达给更广泛的受众；通过确定全球网络中的关键节点来优化援助信息的传播，可以提高国际援助工作的效率和影响力；针对国际通信网络的关键节点加强外交努力，提高外交沟通和接触的有效性。
34、第三，本发明提出了一种基于机器学习的复杂网络关键节点识别方法，该方法显著提升了关键节点识别的准确性和效率。
35、首先，针对现有技术中关键节点识别方法不够精确和全面的问题，本发明通过生成代表性训练数据集，并集成连接性、局部度、邻域中心性和全局中心性等多种元素到每个节点的表示中，从而更全面地捕捉节点的复杂特征。这种方法克服了传统方法仅依赖单一指标进行节点评估的局限性，提高了识别的准确性。
36、其次，本发明在构建预测模型时，采用了支持向量回归(svr)和径向基函数(rbf)核，使得模型能够处理具有有限大小的数据集，并有效捕捉数据中的非线性关系。通过整合rbf核到svr的回归函数中，本发明的模型能够在复杂的网络环境中准确地预测节点的重要性，为关键节点的识别提供了有力的技术支持。
37、进一步地，本发明通过集群抽样方法限制训练集大小，同时保证了样本的代表性。集群抽样基于节点的结构和影响力属性进行选择，使得训练集能够更准确地反映整个网络的特性。这种抽样方法不仅降低了计算成本，还提高了模型的泛化能力。
38、最后，本发明在确定节点的最终活力分数时，考虑了节点及其邻居的svr预测活力。这种方法考虑了网络中的局部交互效应，使得节点的活力评估更加全面和准确。通过结合节点自身的特征和邻居的影响，本发明能够更精确地识别出复杂网络中的关键节点，为网络分析和优化提供了有力的工具。
39、第四，以下是关于本发明主要参数、算法和数学模型解决的现有技术问题以及获得的显著技术进步的描述：
40、首先，本发明在识别复杂网络关键节点时，引入了包括连接性、局部度、邻域中心性和全局中心性在内的多维度参数。这些参数的引入解决了现有技术中仅依赖单一指标进行节点评估的局限性，使得节点的特征表示更加全面和准确。通过综合考虑节点的多种属性，本发明能够更精确地识别出网络中的关键节点，为网络分析和优化提供了更为可靠的基础。
41、其次，在算法层面，本发明采用了支持向量回归(svr)和径向基函数(rbf)核来构建预测模型。这种算法选择克服了传统方法在处理非线性关系和有限数据集时的不足。通过整合rbf核到svr的回归函数中，本发明的模型能够更准确地捕捉数据中的非线性关系，并在复杂网络环境中有效地预测节点的重要性。这种算法的应用使得关键节点识别的准确性和效率得到了显著提升。
42、进一步地，本发明采用了集群抽样方法来生成代表性训练数据集。这一方法基于节点的结构和影响力属性进行选择，既限制了训练集的大小，又保证了其代表性。通过集群抽样，本发明能够在降低计算成本的同时，提高模型的泛化能力，使得模型能够更好地适应各种复杂的网络环境。
43、最后，在数学模型方面，本发明在确定节点的最终活力分数时，不仅考虑了节点自身的特征，还结合了其邻居的svr预测活力。这种数学模型的应用使得节点的活力评估更加全面和准确。通过综合考虑节点自身和邻居的影响，本发明能够更精确地识别出网络中的关键节点，并为网络分析和优化提供了更为有效的工具。这种数学模型的引入，使得本发明在复杂网络关键节点识别领域取得了显著的技术进步。
技术特征：
1.一种基于机器学习的复杂网络关键节点识别方法，其特征在于，该方法具体包括：
2.如权利要求1所述基于机器学习的复杂网络关键节点识别方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
3.如权利要求1所述基于机器学习的复杂网络关键节点识别方法，其特征在于，所述集群抽样，基于节点的结构和影响力属性进行选择。
4.如权利要求1所述基于机器学习的复杂网络关键节点识别方法，其特征在于，所述节点的特征向量包括连接性、局部度和全局中心性。
5.如权利要求1所述基于机器学习的复杂网络关键节点识别方法，其特征在于，所述s2，采用支持向量回归(svr)，用于对具有有限大小的数据集进行建模，在数学上，径向基函数(rbf)定义为：
6.如权利要求1所述基于机器学习的复杂网络关键节点识别方法，其特征在于，所述节点的最终活力分数是通过结合该节点以及其邻居的svr预测活力来确定的。
7.一种基于机器学习的复杂网络关键节点识别系统，其特征在于，包括：
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述集群抽样模块基于节点的结构和影响力属性进行选择，确保选取的节点能够代表整个图的特征。
9.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述特征计算模块生成的节点特征向量包括连接性、局部度和全局中心性。
10.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述预测模块采用支持向量回归(svr)，并通过将径向基函数(rbf)公式整合到svr的回归函数中进行建模，最终活力分数通过结合该节点以及其邻居的svr预测活力来确定。
技术总结
本发明属于机器学习领域，公开了一种基于机器学习的复杂网络关键节点识别方法及系统，该方法包括：生成代表性训练数据集，利用集体特征工程，将连接性、局部度、邻域中心性和全局中心性元素集成到每个节点表示中；采用支持向量回归和径向基函数核进行建模，预测整个图中节点的重要性。本发明为解决病毒营销和信息控制等各种现实应用中的关键节点识别挑战提供了一种新颖且适应性强的解决方案。
技术研发人员：里亚兹·乌拉·汗,汪文勇,刘志贤,阿满·乌拉,瑞嘉
受保护的技术使用者：电子科技大学长三角研究院（湖州）
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23