【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及匹配算法，具体地说，涉及一种节点网络一致性匹配方法。
技术介绍
1、节点网络一致性匹配技术是一种在复杂网络分析领域中的关键技术，它主要用于比较和分析两个或多个大规模网络图之间的结构和功能相似性。
2、在社交网络中，节点代表个人或组织，边代表社交联系。节点网络一致性匹配技术可以用来分析不同社交网络之间的相似性，比如比较不同国家或地区的社交网络结构，或者研究社交网络随时间的演变。这对于理解社交行为模式、预测社交趋势以及制定社交网络策略具有重要意义。交通网络中的节点可以是城市、交通枢纽或交叉路口，边代表道路或航线。节点网络一致性匹配技术可以帮助分析不同城市或地区的交通网络结构，从而优化交通流量，减少拥堵，提高运输效率。网络安全领域中，节点可以代表网络中的设备或用户，边可以代表数据流或通信。通过比较正常网络和受到攻击的网络之间的一致性，可以识别潜在的安全威胁，提高网络的安全性。
3、随着网络规模的不断提升，节点网络的一致性检查变得非常复杂。传统算法通常采用唯一性节点名称和图遍历的方法，对网络匹配前的信息要求较高。但是在动态节点网络中，节点中的名称作为节点隐私，会采用动态调整的策略，使得传统匹配算法无法使用，需要提出新的节点算法。仅依赖图结构进行网络匹配，通常选定单一入口节点进行比较。但是对于大规模网络结构而言，节点匹配效率大幅下降。
4、鉴于此，为了能够提高网络匹配对比效率，我们提出了一种节点网络一致性匹配方法。
技术实现思路
1、本专利技
2、为实现上述技术问题的解决，本专利技术的目的之一在于，提供了一种节点网络一致性匹配方法，包括如下步骤：
3、s1、初始化和全局标签分配：网络节点以图的形式表示，并使用全局算法为每个节点分配一个初始标签（一般选择节点的度作为标签）；
4、s2、动态切换到局部匹配：检测到网络中存在局部结构，则算法切换到局部匹配模式；
5、s3、局部匹配算法：使用局部信息来匹配邻居节点，具体流程包括如下：
6、s3.1、从已知的节点（如输入节点）开始，根据电路的结构和性质，通过简单的推理确定必须匹配的节点；
7、s3.2、将这些匹配的节点赋予新的、唯一的标签，而不是依赖于初始的标签生成算法；
8、s3.3、使用局部匹配算法在电路中搜索可能的匹配节点，这有助于减少匹配过程中需要处理的节点数量；
9、s3.4、当找到一些匹配的节点后，将这些节点从待匹配的节点列表中删除，并将匹配信息记录在节点等价文件中；
10、s3.5、使用节点等价文件作为输入，告诉局部匹配算法哪些节点应该预先匹配；
11、s3.6、局部匹配算法会继续在剩余的节点中寻找匹配，直到所有的节点都被检查过或者找到合适的匹配；
12、s3.7、在这个过程中，如果遇到无法解决的匹配问题，可以调用全局分区算法来帮助解决问题；
13、s3.8、递归应用：局部匹配算法递归地应用于新匹配的节点，逐步扩展匹配区域并细化匹配结果。
14、作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s1中，初始化和全局标签分配具体包括：
15、初始化：算法开始时，网络节点以图的形式表示，其中节点单元和连接分别作为不同类型的模块；
16、全局标签分配：使用全局算法为每个节点分配一个初始标签；这些标签基于节点的类型和节点的连接数。这一步骤使用节点不变量作为标签，确保在图同构映射下标签保持不变。
17、作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s2中，动态切换到局部匹配具体包括：
18、检测局部结构：算法评估网络中是否存在局部结构，如对称性或重复模式；
19、局部匹配：一旦识别出局部结构，算法切换到局部匹配模式；在这种模式下，算法专注于匹配节点的邻近区域，而不是整个网络。
20、作为本技术方案的进一步改进，所述步骤s3中，局部匹配算法包括：
21、邻居节点分区：对于每对已匹配的节点，算法仅对它们的邻居节点进行分区，而不是整个图；
22、基于局部信息的匹配：算法使用局部信息来匹配邻居节点，这通常涉及到根据邻居节点的标签和它们之间的连接关系来进行。
23、作为本技术方案的进一步改进，所述局部匹配算法至少包括区域匹配算法（主要为灰度匹配算法）、特征匹配算法和相位匹配算法。
24、作为本技术方案的进一步改进，所述局部匹配算法中，用来做匹配代价的方法包括以下几种： sad（绝对误差和）/ssd（平方和）/zsad（零均值平方和）/bt（绝对值）、ncc（归一化）/zncc（零均值归一化）、census（立体匹配统计）/starcensus（双目立体匹配）、rank（排序函数）等。
25、作为本技术方案的进一步改进，还包括：
26、s4、错误隔离和处理；具体包括：
27、错误检测：在匹配过程中，如果发现标签不一致或其他错误迹象，算法会标记这些节点作为潜在的错误；
28、错误定位：通过局部匹配和递归过程，算法尝试隔离和定位错误；这可能涉及到多次迭代，每次迭代都基于前一次的匹配结果。
29、作为本技术方案的进一步改进，还包括：
30、s5、对称节点的特殊处理；具体包括：
31、对称性识别：对于高度对称的节点单元，算法使用局部匹配算法来快速确定任意匹配两个节点的结果，避免不必要的全局重标记；
32、优化运行时间：通过这种优化，算法显著提高了处理对称节点的效率。
33、作为本技术方案的进一步改进，还包括：
34、s6、结果输出和分析；即：
35、生成匹配报告：算法输出节点等效性和错误报告，指出两个网络之间的差异。
36、作为本技术方案的进一步改进，还包括：
37、s7、结束或迭代；具体包括：
38、成功匹配：如果算法成功地匹配了所有节点，并且没有发现错误，那么验证过程结束；
39、迭代改进：如果存在错误，用户可以根据输出进行迭代，通过预匹配更多的节点或调整输入来改进匹配结果。
40、本专利技术的目的之二在于，提供了一种节点网络一致性匹配系统平台装置，包括处理器、存储器以及存储在存储器中并在处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行计算机程序时实现上述的节点网络一致性匹配方法的步骤。
41、本专利技术的目的之三在于，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的节点网络一致性匹配方法的步骤。
42、与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
43、1.该节点网络一致性匹配方法中，提出采用区域节点融合的方案，通过分离的节点融合，推动并行化的网络节点匹配，实现快速的一致性本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种节点网络一致性匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的节点网络一致性匹配方法，其特征在于，所述步骤S1中，初始化和全局标签分配具体包括：
3.根据权利要求1所述的节点网络一致性匹配方法，其特征在于，所述步骤S2中，动态切换到局部匹配具体包括：
4.根据权利要求1所述的节点网络一致性匹配方法，其特征在于，所述步骤S3中，局部匹配算法包括：
5.根据权利要求1所述的节点网络一致性匹配方法，其特征在于，所述局部匹配算法至少包括区域匹配算法、特征匹配算法和相位匹配算法。
6.根据权利要求1所述的节点网络一致性匹配方法，其特征在于，所述局部匹配算法中，用来做匹配代价的方法包括以下几种： 绝对误差和SAD/平方和SSD/零均值绝对误差和ZSAD/绝对值BT、归一化NCC/零均值归一化ZNC、立体匹配统计Census/双目立体匹配StarCensus、排序函数rank。
7.根据权利要求1所述的节点网络一致性匹配方法，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求1所述的节点网络一致性匹配
9.根据权利要求1所述的节点网络一致性匹配方法，其特征在于，还包括：
10.根据权利要求1所述的节点网络一致性匹配方法，其特征在于，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种节点网络一致性匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的节点网络一致性匹配方法，其特征在于，所述步骤s1中，初始化和全局标签分配具体包括：
3.根据权利要求1所述的节点网络一致性匹配方法，其特征在于，所述步骤s2中，动态切换到局部匹配具体包括：
4.根据权利要求1所述的节点网络一致性匹配方法，其特征在于，所述步骤s3中，局部匹配算法包括：
5.根据权利要求1所述的节点网络一致性匹配方法，其特征在于，所述局部匹配算法至少包括区域匹配算法、特征匹配算法和相位匹配算法。
6.根据权利要求1所述的节点网络一致...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐旭，
申请(专利权)人：立购在线北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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