基于迭代批量删点框架的SimRank前k个最相似点对计算方法与流程

技术特征：

1.一种基于迭代批量删点框架的SimRank前k个最相似点对计算方法，其特征在于：构建迭代批量删点框架，每次迭代中首先判断出非候选点，在精确计算前删除非候选点来得到前k个最相似点对。

2.如权利要求1所述的基于迭代批量删点框架的SimRank前k个最相似点对计算方法，其特征在于，所述构建迭代批量删点框架包括以下步骤：

(1)初始化各变量,并将步长控制变量i设为0；

(2)开始迭代，首先判断i是否达到规定步数；若没有，则i增加1，计算每个点与其它点的i步内SimRank值；

(3)当所有点的i步内SimRank值完成计算后，保存前k个i步内SimRank值及其对应点对，选取第k个i步内SimRank值作为阈值；

(4)计算每个点的上界，并与阈值比较：若小于或等于阈值，则作为非候选点删除，反之，进入下一轮迭代；

(5)重复(2)至(4)步，直到i达到要求步数；

(6)返回前k个点对。

3.如权利要求2所述的基于迭代批量删点框架的SimRank前k个最相似点对计算方法，其特征在于，所述上界计算公式为：

$UB\left(v\right)=max\left\{S_l(v,*)\right\}+\underset{i=l}{\overset{\mathrm{\ξ}}{\Σ}}{c}^i$

其中UB(v)代表了点v的上界，*代表除点v以外的点，max{S_l(v,*)}代表了到当前迭代为止，包含有点v的点对的最大相似度的值，l为当前迭代次数，ξ和c分别最大步长和衰减因子。