[發明專利]一種基于中心性測量的恐怖襲擊網絡分析與事件預測方法在審
| 申請號： | 202010973863.2 | 申請日： | 2020-09-16 |
| 公開（公告）號： | CN112070315A | 公開（公告）日： | 2020-12-11 |
| 發明（設計）人： | 張昕明;王健 | 申請（專利權）人： | 哈爾濱工業大學 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q50/26;G06K9/62 |
| 代理公司： | 哈爾濱華夏松花江知識產權代理有限公司 23213 | 代理人： | 岳昕 |
| 地址： | 150001 黑龍*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 心性 測量 恐怖襲擊 網絡分析 事件 預測 方法 | ||
1.一種基于中心性測量的恐怖襲擊網絡分析與事件預測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
步驟一、恐怖襲擊加權異構網絡構建
構建的恐怖襲擊加權異構網絡G＝{V,E,υ,ξ,ωv,ωe}，其中，ωv和ωe分別為表示節點權重和邊權重的向量，υ為節點類型的集合，ξ為邊類型的集合，V為全部節點的集合，E為全部邊的集合；
步驟二、恐怖襲擊異構網絡中心性測量
采用中心性測量方法計算恐怖襲擊加權異構網絡中節點和連邊的重要度，并根據恐怖襲擊加權異構網絡中現有的節點鏈路進行襲擊預測；
步驟三、恐怖襲擊異構網絡的鏈路預測
計算恐怖襲擊異構網絡中每對節點的相似度分數，對于構建的網絡中所不存在的鏈路，將該鏈路中包含的節點對的相似度分數進行求和，根據求和結果進行得分排名，進而進行襲擊預測。
2.根據權利要求1所述的一種基于中心性測量的恐怖襲擊網絡分析與事件預測方法，其特征在于，所述恐怖襲擊加權異構網絡的無向異構圖的鄰接矩陣A為：
其中，Ep表示特定的恐怖襲擊事件，i,j表示節點對，ω代表連接節點對i,j的邊在節點對i,j之間出現的次數，Aij為矩陣A中第i行第j列的元素。
3.根據權利要求2所述的一種基于中心性測量的恐怖襲擊網絡分析與事件預測方法，其特征在于，所述步驟二的具體過程為：
X＝[dB+(1-d)IqT]X
其中，X為中心性矩陣，d為阻尼系數，I是單位向量，q為隨機向量，矩陣B為無向異構圖的加權鄰接矩陣；
隨機向量q的表達式為：
其中：q[i]為節點i對應的隨機向量，ωv[i]為節點i的權重向量，ωv[k]為節點k的權重向量，k∈V，|V|為集合V中節點的個數；
矩陣B的表達式為：
其中，ωe(i,j)為連接節點對i,j的邊的權重向量，ωe(i,k)為連接節點對i,k的邊的權重向量，B[i,j]為矩陣B中第i行第j列的元素；
利用計算出的中心性矩陣X表示節點和連邊的重要度。
4.根據權利要求3所述的一種基于中心性測量的恐怖襲擊網絡分析與事件預測方法，其特征在于，所述計算恐怖襲擊異構網絡中每對節點的相似度分數采用的是公共近鄰分析方法，其具體計算過程為：
其中，S(x,y)代表節點對x,y的相似度分數，為節點x鏈路l上的節點類型為c∈υ的相似點集合，為節點y鏈路l上的節點類型為c∈υ的相似點集合，ωv(z)為節點z的權重向量。
5.根據權利要求3所述的一種基于中心性測量的恐怖襲擊網絡分析與事件預測方法，其特征在于，所述計算恐怖襲擊異構網絡中每對節點的相似度分數采用的是Jaccard相似系數方法，其具體計算過程為：
其中，S(x,y)代表節點對x,y的相似度分數，為節點x鏈路l上的節點類型為c∈υ的相似點集合，為節點y鏈路l上的節點類型為c∈υ的相似點集合，ωv(z)為節點z的權重向量，ωv(z′)為節點z′的權重向量。
6.根據權利要求3所述的一種基于中心性測量的恐怖襲擊網絡分析與事件預測方法，其特征在于，所述計算恐怖襲擊異構網絡中每對節點的相似度分數采用的是Adamic-Adar相似系數方法，其具體計算過程為：
其中，S(x,y)代表節點對x,y的相似度分數，為節點x鏈路l上的節點類型為c∈υ的相似點集合，為節點y鏈路l上的節點類型為c∈υ的相似點集合，ωv(z)為節點z的權重向量；
其中，為節點z鏈路l上的節點類型為c∈υ的相似點集合，ωv(i′)為節點i′的權重向量。
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