一種基于網絡直徑的重要節(jié)點搜索方法技術

本發(fā)明專利技術涉及一種重要節(jié)點搜索方法，一種基于網絡直徑的重要節(jié)點搜索方法，包括以下步驟：1、選擇合適數據結構存儲網絡，2、定義變量，并對變量進行初始化，3、層次遍歷存儲層次信息，4、根據層次信息找出中間層節(jié)點，5、根據中間層節(jié)點信息得到中點，6、中點與非中點中心性指標比較，7、中點與非中點對網絡直徑影響的比較，8、中點連邊與非中點連邊對網絡連通性影響的比較。本發(fā)明專利技術搜索到的中點在介數中心性、接近中心性、度中心性及k?核分解上具有優(yōu)勢，這說明了中點在節(jié)點中心性上的重要性。去掉中點后，網絡直徑變化明顯，說明了中點對網絡拓撲結構有很大影響。去掉與中點相連接的邊后，網絡的連通性明顯下降，說明中點對網絡連通性有很大影響。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種重要節(jié)點搜索方法，更具體地說，涉及一種基于網絡直徑的重要節(jié)點搜索方法。
技術介紹
近年來，對于復雜網絡中重要節(jié)點的搜索，國內外進行了廣泛研究。不同的搜索方法在實際網絡中得到應用，例如，在PPI網絡中搜索重要蛋白質。節(jié)點中心性指標可以用來作為衡量節(jié)點重要性的指標，常用中心性指標有度中心性，接近中心性，介數中心性以及k-核分解。這些方法的共同點是對每一個節(jié)點都賦予一個值用以表示在該種衡量指標下節(jié)點的重要性大小，即節(jié)點中心性是通過統(tǒng)計信息來反映節(jié)點重要性的。然而，有研究表明，不同節(jié)點中心性指標之間往往呈正相關性，例如，對于度中心性大的節(jié)點，其介數中心性也傾向于較大，而這種正相關性對于實際應用可能有阻礙作用，例如在研究蛋白質性質時如果作為節(jié)點的蛋白質度中心性和介數中心性都很大，則難于判斷哪種因素使蛋白質在生命活動中產生重要作用。除了上述經典指標外，近年來也有不少重要節(jié)點搜索方法被提出，例如谷歌的PageRank算法。然而，它們很難打破“每個節(jié)點都被賦值”的約束,而且很少有完全從網絡的拓撲結構出發(fā)，研究特殊位置節(jié)點的重要性及其重要性的表現形式。對于網絡拓撲結構的研究研究，無論是從理論意義還是實際應用意義，測地路徑都得到更多的關注。在眾多測地路徑中，長度等于網絡直徑的是較為特殊的。因為一旦長度等于直徑的路徑被盡數破壞，整個網絡的平均路徑長度勢必會增加，更甚的情況是整個網絡的連通性遭到極大破壞。綜上所述，目前對于復雜網絡中節(jié)點重要性的研究往往局限于對于每個節(jié)
點都賦予統(tǒng)計意義上的特定取值，而少有從網絡拓撲結構出發(fā)研究特殊位置節(jié)點重要性的方法。
技術實現思路
為了克服現有技術中存在的不足，本專利技術目的是提供一種基于網絡直徑的重要節(jié)點搜索方法。該方法從長度等于直徑的路徑出發(fā)，提出了位于最長測地路徑中間位置的節(jié)點作為中點的命題，完全從網絡的拓撲結構出發(fā)來搜索位于特殊位置的重要節(jié)點，實現了找到網絡中所有中點，而不需具體找出所有最長測地路徑。為了實現上述專利技術目的，解決現有技術中所存在的問題，本專利技術采取的技術方案是：一種基于網絡直徑的重要節(jié)點搜索方法，包括以下步驟：步驟1、選擇合適數據結構存儲網絡，可選擇鄰接鏈表或鄰接矩陣；步驟2、定義變量，并對變量進行初始化，具體包括以下子步驟：(a)、初始化直徑，diameter＝0；(b)、初始化隊列Q，在后續(xù)步驟中使用Q進行層次遍歷；(c)、初始化堆棧S，在后續(xù)步驟中深度等于直徑的遍歷樹信息存儲于該堆棧中；其中，令遍歷樹的底層節(jié)點為bLNode，中間層節(jié)點為mLNode，若直徑為偶數，則中間層只有一層，若直徑為奇數，則中間層為兩層；(d)、初始化隊列dCList，在后續(xù)步驟中，用于保存直徑路徑端點，中間層節(jié)點及二者對應關系，直徑端點與中間層節(jié)點之間是以“-1”作為區(qū)分；例如，dCList中形如{1,2,3,-1,4,5,6,-1,7,8,-1,9,……本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于網絡直徑的重要節(jié)點搜索方法，其特征在于包括以下步驟：步驟1、選擇合適數據結構存儲網絡，可選擇鄰接鏈表或鄰接矩陣；步驟2、定義變量，并對變量進行初始化，具體包括以下子步驟：(a)、初始化直徑，diameter＝0；(b)、初始化隊列Q，在后續(xù)步驟中使用Q進行層次遍歷；(c)、初始化堆棧S，在后續(xù)步驟中深度等于直徑的遍歷樹信息存儲于該堆棧中；其中，令遍歷樹的底層節(jié)點為bLNode，中間層節(jié)點為mLNode，若直徑為偶數，則中間層只有一層，若直徑為奇數，則中間層為兩層；(d)、初始化隊列dCList，在后續(xù)步驟中，用于保存直徑路徑端點，中間層節(jié)點及二者對應關系，直徑端點與中間層節(jié)點之間是以“?1”作為區(qū)分；例如，dCList中形如{1,2,3,?1,4,5,6,?1,7,8,?1,9,……}，其含義為：節(jié)點2和節(jié)點3是以節(jié)點1為根節(jié)點的bLNode節(jié)點，而節(jié)點4，節(jié)點5和節(jié)點6是以節(jié)點1為根節(jié)點的遍歷樹的mLNodes節(jié)點；節(jié)點8是以節(jié)點7為根節(jié)點的遍歷樹的bLNode節(jié)點，節(jié)點9是這棵遍歷樹的mLNode節(jié)點……；(e)、初始化距離矩陣Dij，d[i,j]為Dij中的元素，表示節(jié)點i與節(jié)點j之間的距離，令d[i,j]＝?1；步驟3、層次遍歷存儲層次信息，對于每一個節(jié)點，使用層次遍歷，遍歷過程中，將信息保存在堆棧S中；對于每一個節(jié)點i，具體包括以下子步驟：(a)、i作為遍歷樹的根節(jié)點進入隊列Q；(b)、在Q不空的情況下，重復進行如下操作：隊首元素j出隊，j進入堆棧S；對于j的每一個鄰居節(jié)點k，如果d[i,k]<0,則k進隊，并使d[i,k]＝d[i,j]+1???(1)步驟4、根據層次信息找出中間層節(jié)點，對于每一個節(jié)點i，在完成層次遍歷后，堆棧S中存有遍歷樹信息，通過該信息確定直徑端點與mLNode對應關系，具體包括以下子步驟：(a)、若棧頂元素與i的距離比現在的直徑大，則新直徑出現，清空dCList，更新直徑，進入子步驟(b)；若棧頂元素與i的距離等于現在的直徑，則直接進入子步驟(b)；若棧頂元素與i的距離小于現在的直徑，則直接清空堆棧S，跳過后續(xù)子步驟(b)至(e)；(b)、令j始終表示棧頂元素，在后續(xù)子步驟中，每當棧頂元素出棧，j也隨之更新；若d[i,j]大于或等于現在的直徑，節(jié)點i作為深度等于直徑的遍歷樹的根節(jié)點被存入dCList中，執(zhí)行子步驟(c)；(c)、對于堆棧S中的每一個節(jié)點，進行以下操作：如果d[i,j]等于新直徑，棧頂元素是bLNode，存入dCList后出棧，所有bLNode節(jié)點都進棧后，將?1存入隊列，以示該組對應關系中路徑端點已全部進棧，接下來進入隊列的是該組對應關系中的mLNode節(jié)點，執(zhí)行子步驟(d)；(d)、對于堆棧S中的剩余節(jié)點，如果d[i,j]不等于半徑即直徑的一半，則棧頂元素直接出棧，執(zhí)行子步驟(e)；(e)、對于堆棧S中的剩余節(jié)點，如果d[i,j]等于半徑，棧頂元素是mLNode,則將棧頂元素存入dCList中，棧頂元素出棧，如果d[i,j]小于半徑，所表示有mLNode節(jié)點都已存入dCList中，將?1存入dCList中表示該組對應關系結束，開始存儲下一組對應關系，此時，堆棧S中剩余元素可全部出棧；步驟5、根據中間層節(jié)點信息得到中點，根據Bellman準則，對存在dCList中的節(jié)點關系進行判斷，將不是中點的mLNode節(jié)點排除，其中，Bellman準則描述如下：Bellman準則：節(jié)點v∈V在以s,t∈V為端點的最短路徑上，當且僅當d[s,t]＝d[s,v]+d[v,t]成立，其中d[s,t]表示節(jié)點s與t之間的距離，V是節(jié)點集合；在本方法中，對于dCList中形如{dStart,dEnd,?1,tempCenter,?1,…}的一組數據，如果d[dStart,tempCenter]+d[tempCenter,dEnd]＝diameter成立，則tempCenter為中點，反之則不是中點；步驟6、中點與非中點中心性指標比較，以介數中心性、接近中心性、度中心性及k?核分解作為指標將中點與其它節(jié)點進行比較，具體包括以下子步驟：(a)、計算所有節(jié)點的介數中心性、接近中心性、度中心性及k?核分解；(b)、分別計算所有中點和所有節(jié)點的介數中心性平均值、接近中心性平均值、度中心性平均值以及k?核分解平均值，再將中點和所有節(jié)點的介數中心性平均值、接近中心性平均值、度中心性平均值以及k?核分解平均值進行比較；若中點平均值高于所有節(jié)點平均值，說明中點在中心性指標上具有優(yōu)勢；步驟7、中點與非中點對網絡直徑影響的比較，將中點去掉后觀察網絡直徑變化，在中點個數較多的情況下，可按照節(jié)點介數中心性、接近中心性、度中心性及k?核分解的值從大到小進行排列，依次去掉前25％，50％，75％及100％的中點，觀...

【技術特征摘要】
1.一種基于網絡直徑的重要節(jié)點搜索方法，其特征在于包括以下步驟：步驟1、選擇合適數據結構存儲網絡，可選擇鄰接鏈表或鄰接矩陣；步驟2、定義變量，并對變量進行初始化，具體包括以下子步驟：(a)、初始化直徑，diameter＝0；(b)、初始化隊列Q，在后續(xù)步驟中使用Q進行層次遍歷；(c)、初始化堆棧S，在后續(xù)步驟中深度等于直徑的遍歷樹信息存儲于該堆棧中；...

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：關雅文，孫媛媛，閆俊東，
申請(專利權)人：大連理工大學，
類型：發(fā)明
國別省市：遼寧;21