技术摘要：
本申请提供的一种适用于多层融合复杂网络的重要节点组挖掘方法，选择多层融合复杂网络中分数最高的节点作为初始重要节点构成初始格局；在初始格局的重要节点数量未达到第二预设阈值时，所述初始格局是第一当前格局；在第一当前格局下，枚举所有第一中间格局，采用贪心  全部
背景技术：
复杂网络的规模和结构在实际场景中复杂多样，目前，电力光纤到户等智能电网 工程将电网与电信网、广播电视网、互联网等有机融合，形成“四网融合”，可以高度融合电 力流、信息流和业务流的数据，并挖掘用户、产品和渠道的关联关系及形成的内在机制。 “四网融合”网络是从多角度进行融合的复杂网络，与通常的多维网络不同，其构 建的融合网络，节点所代表的尺度及节点之间的关系在网络的不同层面上会有所不同，形 成的网络结构与一般的网络也存在较大差异。当前复杂网络的重要节点挖掘方法主要有： 核数(Coreness) ,H指数(H-index) ,局部排序法(Local  Rank) ,介数中心性(Betweenness  Centrality) ,扩散概率(SP,Spreading  Probability)等。 然而，上述重要节点挖掘算法在网络拓扑结构上有一定的局限性，无法准确挖掘 出“四网融合”网络中真正重要的节点，“四网融合”网络具有多维度、多层次和多尺度等异 质特性，采用传统方法挖掘此类融合网络中的重要节点，将丢失大量多维多层之间节点的 关联信息，且挖掘的重要节点组在整个融合网络中传播能力不强。
技术实现要素：
本申请提供了一种适用于多层融合复杂网络的重要节点组挖掘方法，目的是在多 维、多层、多尺度的复杂网络中，找到一组传播特性强的重要节点组，可以适用具有异质特 性的融合网络，以解决其他基于节点度、基于最短路径或基于中心性理论的重要节点挖掘 方法只能适用于同质的单层网络和多维网络的问题。 为了达到上述目的，本申请实施例采用以下技术方案： 提供一种适用于多层融合复杂网络的重要节点组挖掘方法，所述挖掘方法包括： 获取多层融合复杂网络中各节点的分数，所述分数通过DynamicRank算法计算； 选择分数最高的节点作为初始重要节点，所述初始重要节点及其3阶邻居节点构 成初始格局C，将所述初始重要节点的分数作为所述初始格局的分数Score0； 在所述初始格局C的重要节点数量未达到第二预设阈值的情况下，所述初始格局C 是第一当前格局C1； 在第一当前格局C1下，枚举所有的第一中间格局C1∪{vi}，其中，vi为所述多层融 合复杂网络中除所述第一当前格局C1外的所有其他节点； 对于枚举的每一个所述第一中间格局C1∪{vi}，采用贪心策略选择重要节点，直到 所述重要节点的数量达到第一预设阈值，形成终止格局，通过DynamicRank算法计算每一个 所述终止格局的分数Scorefin(vi)； 选择使所述终止格局分数最高的节点v；将所述节点v的格局{v}添加到所述第一 4 CN 111597397 A 说　明　书 2/8 页 当前格局C1中，形成第一新格局C1∪{v}； 当第一新格局的重要节点数量达到第二预设阈值时，得到多层融合复杂网络的重 要节点组。 可选的，所述挖掘方法还包括： 当第一新格局的重要节点数量未达到第二预设阈值时，所述第一新格局C1∪{v} 是第一当前格局C1。 可选的，所述贪心策略包括： 在所述初始格局C的重要节点数量未达到第一预设阈值的情况下，所述初始格局C 是第二当前格局C2； 在第二当前格局C2下，获取所述多层融合复杂网络中除所述第二当前格局外的所 有剩余节点作为候选节点ui，每个候选节点ui的格局与第二当前格局C2组成第二中间格局 C2∪{ui}，计算第二中间格局的分数Score； 将使得第二中间格局C2∪{ui}分数最高的候选节点u的格局加入到所述第二当前 格局C2，形成第二新格局C2∪{u}，其中，所述候选节点u是新增加的重要节点； 当第二新格局C2∪{u}的重要节点数量达到第一预设阈值时，得到多层融合复杂 网络的局部最优重要节点组。 可选的，所述贪心策略还包括： 当第二新格局C2∪{u}的重要节点数量未达到第一预设阈值时，所述第二新格局C2 ∪{u}是第二当前格局C2。 可选的，所述第二中间格局的分数Score的计算过程： 在所述第二当前格局C2与所述候选节点ui的格局无交集时，将所述候选节点ui的 分数与第二当前格局C2的分数相加，形成第二中间格局的分数； 在所述第二当前格局C 2与所述候选节点u i的格局有交集节点时，先通过 DynamicRank算法计算非交集节点的感染概率，再计算所述交集节点的感染概率，得到第二 中间格局的分数。 可选的，所述交集中节点的感染概率Prob(q)，通过公式计算 Prob(q)＝1-(1-Prob1(q))(1-Prob2(q)) 式中，q为交集中的节点，Prob1(q)为第二当前格局中节点q被感染的概率，Prob2 (q)为候选节点ui的格局中节点q被感染的概率，Prob(q)为第二中间格局下节点q被感染的 概率。 可选的，所述选择分数最高的节点作为初始重要节点，所述初始重要节点及其3阶 邻居节点构成初始格局C，将所述初始重要节点的分数作为所述初始格局的分数Score0： 所述初始重要节点的分数，通过计算所述初始格局中每个节点的感染概率，对所 述每个节点的感染概率作和式求得。本申请提供的一种适用于多层融合复杂网络的重要节 点组挖掘方法，所述挖掘方法获取多层融合复杂网络中各节点的分数，所述分数通过 DynamicRank算法计算；选择分数最高的节点作为初始重要节点，所述初始重要节点及其3 阶邻居节点构成初始格局C，将所述初始重要节点的分数作为所述初始格局的分数Score0； 在所述初始格局C的重要节点数量未达到第二预设阈值的情况下，所述初始格局C是第一当 前格局C1；在第一当前格局C1下，枚举所有的第一中间格局C1∪{vi}，其中，vi为所述多层融 5 CN 111597397 A 说　明　书 3/8 页 合复杂网络中除所述第一当前格局C1外的所有其他节点；对于枚举的每一个所述第一中间 格局C1∪{vi}，采用贪心策略选择重要节点，直到所述重要节点的数量达到第一预设阈值， 形成终止格局，通过DynamicRank算法计算每一个所述终止格局的分数Scorefin(vi)；选择 使所述终止格局分数最高的节点v；将所述节点v的格局{v}添加到所述第一当前格局C1中， 形成第一新格局C1∪{v}；当第一新格局的重要节点数量达到第二预设阈值时，得到多层融 合复杂网络的重要节点组。 本申请的重要节点组挖掘方法操作简单，算法复杂度不高；以往的网络重要节点 挖掘算法对网络的结构要求较高，网络的节点与边在每层内是同质的，层与层之间彼此互 不影响，其本质是单层同质网络挖掘算法的简单推广，无法适用于节点在不同维度不同层 次互相影响的融合网络；本申请基于概率模型，侧重在融合网络中找到重要节点组，所述重 要节点组蕴含的信息可以体现融合网络节点间的异质性，符合“四网融合”场景下多维、多 层、多粒度的网络特点。 附图说明 为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。 图1为本申请适用于多层融合复杂网络的重要节点组挖掘方法的流程图； 图2为本申请适用于多层融合复杂网络的重要节点组挖掘方法的另一种流程图； 图3为本申请适用于多层融合复杂网络的重要节点组挖掘方法的示意图； 图4为本申请适用于多层融合复杂网络的重要节点组挖掘方法中贪心策略的流程 图； 图5为本申请适用于多层融合复杂网络的重要节点组挖掘方法中贪心策略的示意 图； 图6为本申请适用于多层融合复杂网络的重要节点组挖掘方法中贪心策略中计算 交集节点的感染概率示意图； 其中，1-初始格局；2-第一中间格局；3-终止格局；4-多层融合复杂网络中除第一 当前格局外的所有其他节点；5-第二中间格局；6-多层融合复杂网络中除第二当前格局外 的所有剩余节点作为候选节点；51-第二当前格局；52-候选节点及其3阶邻居节点；511-第 二当前格局与候选节点及其3阶邻居节点的交集节点。