一种关系网络的识别方法及装置的制造方法

一种关系网络的识别方法及装置的制造方法
【专利摘要】本申请公开了一种关系网络的识别方法，用于提供一种精准识别关系网络的可行方案。方法包括：确定节点集合的关系网络归属信息；根据所述关系网络归属信息，从所述节点集合中识别关系网络。本申请还公开了一种关系网络的识别装置。
【专利说明】
一种关系网络的识别方法及装置
技术领域
[0001] 本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种关系网络的识别方法及装置。
【背景技术】
[0002] 关系网络，是指由彼此之间存在至少一种特定关系的节点构成的节点集合。这里 所说的节点，比如可以是用户，或者是根据用户之间的关系生成的逻辑关系图中的节点。比 如，彼此之间存在"同事关系"的用户构成的用户集合，就是一种关系网络，且该关系网络一 般可称为"同事关系圈";又比如，彼此之间存在"同学关系"的用户构成的用户集合，也是一 种关系网络，可称为"同学关系圈"。类似的，还可能会有"亲戚关系圈"、"朋友关系圈"，等 等。
[0003] 由于同一关系网络内的用户有很大的可能会喜好某些相同的信息（如商品信 息），或者喜好做某些相同的用户行为（比如购买同一种理财产品），因此，关系网络的精准 识别，对于针对关系网络进行精准的信息推荐意义非常重大。
[0004] 然而，现有技术还没有提供用于精准识别关系网络的可行方案。

【发明内容】

[0005] 本申请实施例提供一种关系网络的识别方法，用于提供一种精准识别关系网络的 可行方案。
[0006] 本申请实施例还提供一种关系网络的识别装置，用于提供一种精准识别关系网络 的可行方案。
[0007] 本申请实施例采用下述技术方案：
[0008] -种关系网络的识别方法，包括：确定节点集合的关系网络归属信息；根据所述 关系网络归属信息，从所述节点集合中识别关系网络；
[0009] 其中，所述节点集合的关系网络归属信息包括：所述节点集合中各节点的关系网 络归属信息，和/或所述节点集合中各对节点的关系网络归属信息；
[0010] 单个节点的关系网络归属信息，包括：表示与所述单个节点存在特定关系的其他 节点彼此之间特定关系强弱程度的信息；
[0011] 单对节点的关系网络归属信息，包括：表示第一集合和第二集合相似程度的信息； 第一集合为：所述节点集合中与该对节点中的第一节点存在特定关系的节点的标识构成的 集合；第二集合为：所述节点集合中与该对节点中的第二节点存在特定关系的节点的标识 构成的集合。
[0012] -种关系网络的识别装置，包括：确定信息单元，用于确定节点集合的关系网络归 属信息；识别关系单元，用于根据所述关系网络归属信息，从所述节点集合中识别关系网 络；
[0013] 其中，所述节点集合的关系网络归属信息包括：所述节点集合中各节点的关系网 络归属信息，和/或所述节点集合中各对节点的关系网络归属信息；
[0014] 单个节点的关系网络归属信息，包括：表示与所述单个节点存在特定关系的其他 节点彼此之间特定关系强弱程度的信息；
[0015] 单对节点的关系网络归属信息，包括：表示第一集合和第二集合相似程度的信息； 第一集合为：所述节点集合中与该对节点中的第一节点存在特定关系的节点的标识构成的 集合；第二集合为：所述节点集合中与该对节点中的第二节点存在特定关系的节点的标识 构成的集合。
[0016] 本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
[0017] 可以根据确定出的节点集合的关系网络归属信息，从节点集合中自动识别关系网 络，从而提供了一种精准识别关系网络的可行方案。
【附图说明】
[0018] 此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申 请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0019] 图1-1为本申请实施例提供的一种关系网络的识别方法的具体实现流程示意图；
[0020] 图1-2为本申请实施例提供的从节点集合中识别关系网络的实现流程示意图；
[0021] 图1-3为本申请实施例提供的从节点集合中识别关系网络的实现流程示意图；
[0022] 图1-4为本申请实施例提供的从节点集合中识别关系网络的实现流程示意图；
[0023] 图1-5为本申请实施例提供的识别关系网络过程中出现震荡的实现流程示意图；
[0024] 图2为本申请实施例提供的一种关系网络的识别装置的具体结构示意图。
【具体实施方式】
[0025] 为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及 相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一 部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做 出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0026] 以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
[0027] 实施例1
[0028] 实施例1提供了一种关系网络的识别方法，用于提供一种精准识别关系网络的可 行方案。该方法的具体流程示意图如图1所示，包括下述步骤：
[0029] 步骤11，确定节点集合的关系网络归属信息。
[0030] 其中，节点集合的关系网络归属信息包括：节点集合中各节点的关系网络归属信 息，和/或节点集合中各对节点的关系网络归属信息。
[0031] 针对单个节点的关系网络归属信息而言，该信息可以包括：表示与单个节点存在 特定关系的其他节点彼此之间特定关系强弱程度的信息。比如，单个节点的关系网络归属 信息可以是一个数值，用来表示与其它节点之间关系强弱的程度。
[0032] 若以逻辑关系图表示该节点集合中各节点之间的关系，以逻辑关系中连接不同节 点的连线（边）代表存在特定关系，那么，与单个节点存在特定关系的其他节点彼此之间特 定关系强弱程度，在逻辑关系图中可以体现为单个节点凝聚周围节点的能力的大小。在逻 辑关系图中，单个节点与邻居节点之间的连线（边）越多，表示节点凝聚周围节点的能力越 强，表示该单个节点与邻居节点分别对应的节点越可能同属一个关系网络。
[0033] 针对单对节点的关系网络归属信息而言，该信息可以包括：表示第一集合和第二 集合相似程度的信息。其中，第一集合为：节点集合中与该对节点中的第一节点存在特定关 系的节点的标识构成的集合；第二集合为：节点集合中与该对节点中的第二节点存在特定 关系的节点的标识构成的集合。
[0034] 比如，假设：节点集合中有节点A和节点B这一对彼此存在特定关系的节点；该节 点集合中，有节点B、节点C、节点D、节点E分别与节点A存在特定关系；有节点A、节点C、 节点E和节点F分别与节点B存在特定关系。那么，若节点A为该对节点中的"第一节点"， 节点B为该对节点中的"第二节点"，则第一集合可以为{B、C、D、E}，第二集合可以为"A、C、 E、F"。若以第一集合和第二集合中相同的标识的数目，作为该对节点的关系网络归属信息， 那么该对节点的关系网络归属信息为"2"。由于该数目越大，说明节点A与节点B的"社会 关系"相似度越大，从而说明节点A和节点B越可能属于同一关系网络。
[0035] 步骤12,根据关系网络归属信息，从节点集合中识别关系网络。
[0036] 采用实施例1提供的该方法，可以根据确定出的节点集合的关系网络归属信息， 从节点集合中自动识别关系网络，从而提供了一种精准识别关系网络的可行方案。
[0037] 以下分别详细介绍步骤11和步骤12的一些可选实施方式：
[0038] 在一种实施方式中，为了达到确定出节点集合的关系网络归属信息更可靠，进而 使得关系网络的识别结果更准确的效果，可以在执行步骤11之前，根据特定关系信息，从 初始节点集合中选取节点构成节点集合。
[0039] 其中，初始节点集合是指待识别所属关系网络的所有节点构成的集合；节点集合， 是指根据特定关系信息从待识别关系网络的所有节点中，选取全部或部分较可靠的，很有 可能属于关系网络中的节点构成的集合；特定关系信息用于表示，初始节点集合中的不同 节点之间特定关系的强弱程度。
[0040] 比如，以某公司的13名员工构成的初始节点集合为例，若特定关系信息包括该信 息中的一种或多种：网上购物收货地址的相似程度、电子账户资金往来的次数，以及办公区 无线AP的MAC (Media Access Control，介质访问控制）地址相似程度，那么，如有13名员 工在这一年中网购时都使用收货地址一；10名员工每个人之间都有过资金往来的记录，3 名员工无资金往来记录；可以确定出有10名员工之间有较强程度的特定关系，很有可能属 于某一关系网络，而3名员工可能不属于某关系网络，则可以由这10名员工组成节点集合。
[0041] 在一种实施方式中，根据特定关系信息，从初始节点集合中选取节点构成节点集 合之前，可以通过以下方式来确定出特定关系信息：
[0042] 针对初始节点集合中的每对节点分别执行：
[0043] 根据该对节点分别所在区域的相似度，以及初始节点集合中与该对节点均存在特 定关系的节点的数目，确定该对节点的特定关系信息。
[0044] 需要说明的是，这里所说的该对节点分别所在区域的相似度，可以但不限于包括： 该对节点对应的硬件设备分别所在区域的相似度；节点对应的终端分别所在区域的相似 度；节点对应的某系统分别所在区域的相似度等。
[0045] 具体而言，
[0046] 某一对节点分别所在区域的相似度，可以包括下述相似度中的一种或多种：该对 节点分别使用的收货地址的相似度；该对节点分别接入过的无线网络接入点的物理地址的 相似度；该对节点分别使用过的IP地址的相似度。
[0047] 比如，通过语义分析确定节点A和节点B分别使用的收货地址的相似度；确定节点 A和节点B分别接入过的无线网络接入点的相似度；以及确定节点A和节点B分别使用过 的IP地址的相似度。
[0048] 初始节点集合中与该对节点均存在特定关系的节点，包括：初始节点集合中，与该 对节点中的一个节点存在第一关系，与该对节点中的另一个节点存在第二关系的节点；
[0049] 其中，存在第一关系可以但不限于包括：
[0050] 发生过电子银行资金往来、在社交网络中发生过交互行为，和/或各自使用的电 子账号绑定过同一媒介。
[0051] 存在第二关系可以但不限于包括：
[0052] 发生过电子银行资金往来、在社交网络中发生过交互行为，和/或各自使用的电 子账号绑定过同一媒介。
[0053] 比如，电子银行资金往来可以是转账、代付款等行为；社交网络中的交互行为可 以是关注行为、转发、评论、赞等；同一媒介可以但不限于是同一 MAC地址、同一手机号码， 同一手机 IMEI (International Mobile Equipment Identity number，国际移动设备辨识 码）。
[0054] 比如，节点A(简称A)和节点B(简称B)是一对节点，节点C(简称C)分别与A和 B存在第一关系和第二关系，包括：C分别与A和B之间都发生过转账行为、C分别与A和B 都分别使用过相同的收货地址等，C分别出现在A和B的通话记录中等。需要说明的是第 一关系和第二关系可以分别包含不同的内容，比如，C分别与A和B有过电子账户资金往来 和互相关注，那么C也可以作为该对节点均存在特定关系的节点。
[0055] 上述第一关系和第二关系，都可以视为一种"直接关联关系"。
[0056] 在一种实施方式中，针对初始节点集合中的每对节点而言，初始节点集合中，与该 对节点均存在所述特定关系的节点，还可以包括与该对节点存在"间接关联关系"的节点。 比如，初始节点集合中，所在区域与该对节点分别所在区域的相似度值均高于相似度阈值 的节点，就可以视为与该对节点存在该间接关联关系的节点。
[0057] 本申请实施例中，不同节点所在区域的相似度，包括下述相似度的一种或多种：
[0058] 不同节点分别使用的收货地址的相似度；
[0059] 不同节点分别接入过的无线网络接入点的物理地址的相似度；
[0060] 不同节点分别使用过的IP地址的相似度。
[0061] 在一种实施方式中，为了达到通过一种对特定关系信息做量化来达到从初始节点 集合中选取节点构成节点集合的效果，可以通过下述方式来实现：
[0062] 根据每对节点的特定关系信息，以及设定的关系强弱度阈值，从初始节点集合中， 选取特定关系的强弱程度高于关系强弱度阈值所表示的强弱程度的各对节点，构成节点集 合。
[0063] 具体而言，每对节点的特定关系信息可以通过下述公式来计算：
[0064] Score = W (work address)+ff (work WIFI MAC)+ff (work IP)+ff (network index)
[0065] 其中，
[0066] Score为一对节点的关系网络分值，该分值即该对节点的特定关系信息；
[0067] W代表指标一分值的转化方法；指标可以是指相似度等；
[0068] work address是指一段时间内（比如一个月）一对节点使用收货地址的相似度。 比如，节点A -个月中使用的"收货地址一"由10个字符组成，节点B -个月中使用的"收 货地址二"由8个字符组成，对这两个收货地址进行解析，发现它们有6个连续的字符是相 同的，都为"西单西里C栋"，则可以计算出节点A和节点B的Work address相似度为6/ [(10+8)/2] = 0. 67 ；
[0069] work WIFI MAC是指一段时间内（比如一个月）一对节点使用的WIFI MAC地址的 相似度。比如，节点A -个月中连接到MCl对应的路由器，节点B -个月中也连接到MCl 对应的路由器，则节点A和节点B的work WIFI MAC相似度为1 ;
[0070] work IP是指一段时间内（比如一个月）一对节点使用的IP地址的相似度。比如， 若节点A -个月中使用IPl (192. 168. 140. 2)，节点B -个月中使用IP2 (192. 168. 140. 20)， 那么，可以确定这两个节点使用的IP地址在同一网段。若预先规定，同属同一网段的IP地 址的相似度为80%，则节点A和节点B的work IP相似度为0. 8 ;
[0071] network index是指一段时间内（比如一个月）与一对节点均存在特定关系的节 点的数目。比如，以第一关系和第二关系均为"发生过电子银行资金往来"为例，在一个月 中，有10个节点与节点A发生过电子账户资金往来，且这10个节点中，有8个节点与节点 B发生过电子账户资金往来，则与节点A和节点B存在直接关联关系的节点数目为8。以不 同节点所在区域的相似度为"不同节点分别使用的收货地址的相似度"为例，若在一段时间 内（比如一个月），有100个节点与节点A共同使用过收货地址一，且这100个节点中有80 个节点与节点B共用过macl对应的路由器，则与节点A和节点B存在间接关联关系的节点 数目为80。因此，可以确定出network index = 8+80 = 88。
[0072] 在得到所有指标后，采用逻辑回归算法，将每个指标对应的值转化为[0, 1]的分 值，将各分值的和值作为Score。
[0073] 基于设定的关系强弱度阈值，Score大于关系强弱度阈值的各对节点即构成节点 集合。
[0074] 比如，可以设定关系强弱度阈值为2. 5,当通过一对节点的特定关系信息计算出该 对节点的节点疑似同事分值为2. 8,则将该对节点保存在节点集合中。
[0075] 针对步骤11而言，
[0076] 在一种实施方式中，当节点集合的关系网络归属信息包括：节点集合中各节点的 关系网络归属信息时，确定节点集合的关系网络归属信息，包括：
[0077] 根据各节点的特定关系，生成逻辑关系图；其中，逻辑关系图中包含各节点；逻辑 关系图中各条边表示位于边两端的节点之间存在特定关系；
[0078] 其中，各节点是指从初始节点集合中选取的构成节点集合的各节点，特定关系是 指各节点间存在较强的关系；具体较强的关系可以按照前文计算每对节点Score的值来确 定。
[0079] 针对每个节点执行：
[0080] 根据该节点的相邻节点的数目，以及该节点的相邻节点之间边的数目，计算该节 点的权重值，作为该节点表示的单个节点的关系网络归属信息。
[0081] 具体而言，
[0082] 针对每个节点，按照下述公式计算该节点的权重值：
[0083]
[0084] 其中，E代表该节点的相邻节点之间存在的边的数量，V代表该节点的相邻节点的 数量。其中，该节点的相邻节点，是指与该节点之间存在边的节点。
[0085] 对于网络社区来说，节点权重通常代表该节点凝聚周围邻居节点的能力，因此可 以使用节点权重，衡量节点的凝聚作用。
[0086] 在一种实施方式中，也可以按照下述公式计算每个节点的权重值：
[0087]
[0088] 在一种实施方式中，当节点集合的关系网络归属信息包括：节点集合中各对节点 的关系网络归属信息时，确定节点集合的关系网络归属信息，包括：
[0089] 根据各节点的特定关系，生成逻辑关系图；其中，逻辑关系图中包含各节点；逻辑 关系图中各条边表示位于边两端的节点之间存在特定关系；
[0090] 针对每条边执行：
[0091] 根据该条边两端的一对节点分别与除该对节点外的其他各节点间是否均存在边， 计算该条边的权重值，作为该对节点对应的单对节点的关系网络归属信息。
[0092] 具体而言，
[0093] 针对每条边可以用下述公式计算：
[0094]
[0095] 兵干，
[0096] S1 j为节点i和节点j之间的边的权重值；
[0097] k为节点编号；
[0098] η为逻辑关系图中节点的总数目；
[0099] A表示两节点间的存在边的情况：当i、k之间不存在边时，Alk= 0,当i、k之间存 在边时，Aik= 1。类似地，当j、k之间不存在边时，Aly = 0,当j、k之间存在边时，Aly = 1。 需要特别说明的是：(A11-Alj)2= 1，（A ^-Ajj)2= 1。可见，D u的最小取值为λ/1。
[0100] 比如，可以通过步骤11中的两个公式，计算出某节点集合的关系网络归属信息， 该信息可以表示为如图1-2中节点集合的初始状态。
[0101] 针对步骤12而言，
[0102] 可以利用标签传播算法，识别关系网络。
[0103] 识别步骤如下：
[0104] 节点和边的权重按照步骤11的计算结果，附加在相应的节点和边上，分配给每个 节点一个初始化ID。
[0105] 第0次迭代，如图1-2所示。每个节点将自身节点ID、节点权重、边的权重发送给 邻居节点。例如：节点2发送给节点1的信息格式为：自身节点ID#节点权重*边权重： 2#0· 49〇
[0106] 第1次迭代，如图1-3所示。每个节点会查询所有接收到的节点ID以及对应的权 重，并将自己的节点ID更新为接收到的权重最大值对应的节点ID ;若最大权重值对应的节 点ID不唯一，则取对应的节点ID字符串排序最小的。例如：初始的节点2,收到邻居节点 的信息为：节点ID3、IDl的权重值均为0. 49、节点ID4的权重值为0. 3,则初始节点2的节 点ID更新为1。
[0107] 第2次迭代，如图1-4所示。与第1次迭代类似，迭代更新后左边的完全更新为1， 右边的完全更新为5。
[0108] 第3次迭代，如图1-4所示。由于没有节点ID发生变化，迭代结束，通过3次迭代， 就可以完美的划分出两个关系网络。
[0109] 需要说明的是，对于这种算法，会出现如图1-5的情况：
[0110] 通过3次迭代（t_l，t，t+l)后，两个关系网络划分完成，但在t+Ι后再经过t+n次 迭代后，依旧不能稳定，会重复出现节点ID交替的情况，这种情况被称为出现震荡。对于此 种情况的解决办法为：迭代过程中，记录每个节点最近10次的节点ID，若出现节点ID交替 (如第8~10次迭代中，一部分节点的ID依次为2、3、2，另一部分节点的ID依次为3、2、3) 的情况，则认为出现振荡，此时停止迭代。
[0111] 在一种实施方式中，为了能够达到了解识别出的关系网络的准确度，可以在识别 出关系网络后，对识别结果进行评估。
[0112] 可以通过下述公式，对识别结果进行评估。
[0113]
[0114] 其中，m表示划分出的关系网络数目；
[0115] Ip表示位于逻辑关系图中关系网络标识为P的边数；
[0116] L表示关系网络中总的边数；
[0117] dp表示关系网络为p中所有节点的度之和，d p= 2X1 p+某一关系网络标识为p中 所有节点对其它关系网络的边数；
[0118] Q的值域_1〈Q〈1，Q值越大，表明关系网络划分越精确。
[0119] 需要说明的是，实施例1所提供方法的各步骤的执行主体均可以是同一设备，或 者，该方法也由不同设备作为执行主体。比如，步骤11和步骤12的执行主体可以为设备1。 又比如步骤11的执行主体可以为设备1，步骤12的执行主体可以为设备2 ;等等。
[0120] 实施例2
[0121] 基于相同的发明构思，实施例2提供了一种关系网络的识别装置，用于提供一种 精准识别关系网络的可行方案。如图2所示，该关系网络的识别装置包括：
[0122] 确定信息单元21，可以用于确定节点集合的关系网络归属信息；
[0123] 识别关系单元22,可以用于根据关系网络归属信息，从节点集合中识别关系网 络；
[0124] 其中，节点集合的关系网络归属信息包括：节点集合中各节点的关系网络归属信 息，和/或节点集合中各对节点的关系网络归属信息；
[0125] 单个节点的关系网络归属信息，包括：表示与单个节点存在特定关系的其他节点 彼此之间特定关系强弱程度的信息；
[0126] 单对节点的关系网络归属信息，包括：表示第一集合和第二集合相似程度的信息； 第一集合为：所述节点集合中与该对节点中的第一节点存在特定关系的节点的标识构成的 集合；第二集合为：所述节点集合中与该对节点中的第二节点存在特定关系的节点的标识 构成的集合。
[0127] 在一种实施方式中，装置还包括：选取集合单元23,可以用于执行确定信息单元 21之前，
[0128] 根据特定关系信息，从初始节点集合中选取节点构成节点集合；
[0129] 其中，特定关系信息用于表示：初始节点集合中的不同节点之间特定关系的强弱 程度。
[0130] 在一种实施方式中，选取集合单元23,可以用于根据特定关系信息，从初始节点集 合中选取节点构成节点集合之前，针对初始节点集合中的每对节点分别执行：
[0131] 根据该对节点分别所在区域的相似度，以及初始节点集合中与该对节点均存在特 定关系的节点的数目，确定该对节点的特定关系信息。
[0132] 在一种实施方式中，选取集合单元23,可以用于：
[0133] 根据每对节点的特定关系信息，以及设定的关系强弱度阈值，从初始节点集合中， 选取特定关系的强弱程度高于关系强弱度阈值所表示的强弱程度的各对节点，构成节点集 合。
[0134] 在一种实施方式中，该对节点分别所在区域的相似度，包括下述相似度中的一种 或多种：该对节点分别使用的收货地址的相似度；该对节点分别接入过的无线网络接入点 的物理地址的相似度；该对节点分别使用过的IP地址的相似度。
[0135] 在一种实施方式中，初始节点集合中与该对节点均存在所述特定关系的节点，包 括：
[0136] 初始节点集合中，与该对节点中的一个节点存在第一关系，与该对节点中的另一 个节点存在第二关系的节点；
[0137] 其中，存在第一关系包括：发生过电子银行资金往来、在社交网络中发生过交互行 为，和/或各自使用的电子账号绑定过同一媒介。
[0138] 存在第二关系包括：发生过电子银行资金往来、在社交网络中发生过交互行为，和 /或各自使用的电子账号绑定过同一媒介。
[0139] 在一种实施方式中，当节点集合的关系网络归属信息包括：节点集合中各节点的 关系网络归属信息时，确定信息单元21，可以用于：
[0140] 根据各节点的特定关系，生成逻辑关系图；其中，逻辑关系图中包括各节点；逻辑 关系图中各条边表示位于边两端的节点之间存在特定关系；针对每个节点执行：
[0141] 根据该节点的相邻节点的数目，以及该节点的相邻节点之间边的数目，计算该节 点的权重值，作为该节点表示的单个节点的关系网络归属信息。
[0142] 在一种实施方式中，当节点集合的关系网络归属信息包括：节点集合中各对节点 的关系网络归属信息时，确定信息单元21，可以用于：
[0143] 根据各节点的特定关系，生成逻辑关系图；其中，逻辑关系图中包含各节点；逻辑 关系图中各条边表示位于边两端的节点之间存在特定关系；针对每条边执行：
[0144] 根据该条边两端的一对节点分别与除该对节点外的其他各节点间是否均存在边， 计算该条边的权重值，作为该对节点对应的单对节点的关系网络归属信息。
[0145] 在一种实施方式中，装置还包括：评估结果单元24,可以用于从节点集合中识别 关系网络后，对识别结果进行评估。
[0146] 采用实施例2提供的该装置，可以根据确定出的节点集合的关系网络归属信息， 从节点集合中自动识别关系网络，从而提供了一种精准识别关系网络的可行方案。
[0147] 本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序 产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实 施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机 可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产 品的形式。
[0148] 本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程 图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一 流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算 机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理 器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生 用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能 的装置。
[0149] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特 定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指 令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或 多个方框中指定的功能。
[0150] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计 算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或 其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图 一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0151 ] 在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器（CPU)、输入/输出接口、 网络接口和内存。
[0152] 内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器（RAM)和/ 或非易失性内存等形式，如只读存储器（ROM)或闪存（flash RAM)。内存是计算机可读介质 的示例。
[0153] 计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法 或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。 计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存（PRAM)、静态随机存取存储器（SRAM)、 动态随机存取存储器（DRAM)、其他类型的随机存取存储器（RAM)、只读存储器（ROM)、电 可擦除可编程只读存储器（EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器 (CD-ROM)、数字多功能光盘（DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁 性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中 的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体（transitory media)，如调制的数据信 号和载波。
[0154] 还需要说明的是，术语"包括"、"包含"或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的 包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包 括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要 素。在没有更多限制的情况下，由语句"包括一个……"限定的要素，并不排除在包括所述 要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0155] 本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。 因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的 形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存 储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形 式。
[0156] 以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员 来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同 替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
【主权项】
1. 一种关系网络的识别方法，其特征在于，包括： 确定节点集合的关系网络归属信息； 根据所述关系网络归属信息，从所述节点集合中识别关系网络； 其中，所述节点集合的关系网络归属信息包括：所述节点集合中各节点的关系网络归 属信息，和/或所述节点集合中各对节点的关系网络归属信息； 单个节点的关系网络归属信息，包括：表示与所述单个节点存在特定关系的其他节点 彼此之间特定关系强弱程度的信息； 单对节点的关系网络归属信息，包括：表示第一集合和第二集合相似程度的信息；第 一集合为：所述节点集合中与该对节点中的第一节点存在特定关系的节点的标识构成的集 合；第二集合为：所述节点集合中与该对节点中的第二节点存在特定关系的节点的标识构 成的集合。2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定节点集合的关系网络归属信息之前，所 述方法还包括： 根据特定关系信息，从初始节点集合中选取节点构成所述节点集合； 其中，所述特定关系信息用于表示：所述初始节点集合中的不同节点之间特定关系的 强弱程度。3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据特定关系信息，从初始节点集合中选取 节点构成所述节点集合之前，所述方法还包括： 针对所述初始节点集合中的每对节点分别执行： 根据该对节点分别所在区域的相似度，以及所述初始节点集合中与该对节点均存在所 述特定关系的节点的数目，确定该对节点的特定关系信息。4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据特定关系信息，从初始节点集合中选取 节点构成所述节点集合，包括： 根据所述每对节点的特定关系信息，以及设定的关系强弱度阈值，从初始节点集合中， 选取特定关系的强弱程度高于所述关系强弱度阈值所表示的强弱程度的各对节点，构成所 述节点集合。5. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，该对节点分别所在区域的相似度，包括下述 相似度中的一种或多种： 该对节点分别使用的收货地址的相似度； 该对节点分别接入过的无线网络接入点的物理地址的相似度； 该对节点分别使用过的IP地址的相似度。6. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述初始节点集合中与该对节点均存在所 述特定关系的节点，包括： 所述初始节点集合中，与该对节点中的一个节点存在第一关系，与该对节点中的另一 个节点存在第二关系的节点； 其中，存在第一关系包括： 发生过电子银行资金往来、在社交网络中发生过交互行为，和/或各自使用的电子账 号绑定过同一媒介； 存在第二关系包括： 发生过电子银行资金往来、在社交网络中发生过交互行为，和/或各自使用的电子账 号绑定过同一媒介。7. 如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述初始节点集合中与该对节点均存在所 述特定关系的节点，还包括： 所述初始节点集合中，所在区域与该对节点分别所在区域的相似度值均高于相似度阈 值的节点。8. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，当节点集合的关系网络归属信息包括：所述 节点集合中各节点的关系网络归属信息时，确定节点集合的关系网络归属信息，包括： 根据所述各节点的特定关系，生成逻辑关系图；其中，所述逻辑关系图中包含所述各节 点；所述逻辑关系图中各条边表示位于边两端的节点之间存在所述特定关系； 针对每个节点执行： 根据该节点的相邻节点的数目，以及该节点的相邻节点之间边的数目，计算该节点的 权重值，作为该节点表示的单个节点的关系网络归属信息。9. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述节点集合的关系网络归属信息包括： 所述节点集合中各对节点的关系网络归属信息时，确定节点集合的关系网络归属信息，包 括： 根据所述各节点的特定关系，生成逻辑关系图；其中，所述逻辑关系图中各包含所述各 节点；所述逻辑关系图中各条边表示位于边两端的节点之间存在所述特定关系； 针对每条边执行： 根据该条边两端的一对节点分别与除该对节点外的其他各节点间是否均存在边，计算 该条边的权重值，作为该对节点对应的单对节点的关系网络归属信息。10. 如权利要求7或8所述的方法，其特征在于，从所述节点集合中识别关系网络后，所 述方法还包括： 对识别结果进行评估。11. 一种关系网络的识别装置，其特征在于，包括： 确定信息单元，用于确定节点集合的关系网络归属信息； 识别关系单元，用于根据所述关系网络归属信息，从所述节点集合中识别关系网络； 其中，所述节点集合的关系网络归属信息包括：所述节点集合中各节点的关系网络归 属信息，和/或所述节点集合中各对节点的关系网络归属信息； 单个节点的关系网络归属信息，包括：表示与所述单个节点存在特定关系的其他节点 彼此之间特定关系强弱程度的信息； 单对节点的关系网络归属信息，包括：表示第一集合和第二集合相似程度的信息；第 一集合为：所述节点集合中与该对节点中的第一节点存在特定关系的节点的标识构成的集 合；第二集合为：所述节点集合中与该对节点中的第二节点存在特定关系的节点的标识构 成的集合。12. 如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：选取集合单元，用于确 定节点集合的关系网络归属信息之前， 根据特定关系信息，从初始节点集合中选取节点构成所述节点集合； 其中，所述特定关系信息用于表示：所述初始节点集合中的不同节点之间特定关系的 强弱程度。13. 如权利要求12所述的装置，其特征在于，选取集合单元，用于根据特定关系信息， 从初始节点集合中选取节点构成所述节点集合之前， 针对所述初始节点集合中的每对节点分别执行： 根据该对节点分别所在区域的相似度，以及所述初始节点集合中与该对节点均存在所 述特定关系的节点的数目，确定该对节点的特定关系信息。14. 如权利要求13所述的装置，其特征在于，选取集合单元，用于： 根据所述每对节点的特定关系信息，以及设定的关系强弱度阈值，从初始节点集合中， 选取特定关系的强弱程度高于所述关系强弱度阈值所表示的强弱程度的各对节点，构成所 述节点集合。15. 如权利要求13所述的装置，其特征在于，该对节点分别所在区域的相似度，包括下 述相似度中的一种或多种： 该对节点分别使用的收货地址的相似度； 该对节点分别接入过的无线网络接入点的物理地址的相似度； 该对节点分别使用过的IP地址的相似度。16. 如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述初始节点集合中与该对节点均存在 所述特定关系的节点，包括： 所述初始节点集合中，与该对节点中的一个节点存在第一关系，与该对节点中的另一 个节点存在第二关系的节点； 其中，存在第一关系包括： 发生过电子银行资金往来、在社交网络中发生过交互行为，和/或各自使用的电子账 号绑定过同一媒介。 存在第二关系包括： 发生过电子银行资金往来、在社交网络中发生过交互行为，和/或各自使用的电子账 号绑定过同一媒介。17. 如权利要求16所述的装置，其特征在于，所述初始节点集合中与该对节点均存在 所述特定关系的节点，还包括： 所述初始节点集合中，所在区域与该对节点分别所在区域的相似度值均高于相似度阈 值的节点。18. 如权利要求11所述的装置，其特征在于，当节点集合的关系网络归属信息包括：所 述节点集合中各节点的关系网络归属信息时，确定信息单元，用于： 根据所述各节点的特定关系，生成逻辑关系图；其中，所述逻辑关系图中包含所述各节 点；所述逻辑关系图中各条边表示位于边两端的节点之间存在所述特定关系； 针对每个节点执行： 根据该节点的相邻节点的数目，以及该节点的相邻节点之间边的数目，计算该节点的 权重值，作为该节点表示的单个节点的关系网络归属信息。19. 如权利要求11所述的装置，其特征在于，当所述节点集合的关系网络归属信息包 括：所述节点集合中各对节点的关系网络归属信息时，确定信息单元，用于： 根据所述各节点的特定关系，生成逻辑关系图；其中，所述逻辑关系图中包含所述各节 点；所述逻辑关系图中各条边表示位于边两端的节点之间存在所述特定关系； 针对每条边执行： 根据该条边两端的一对节点分别与除该对节点外的其他各节点间是否均存在边，计算 该条边的权重值，作为该对节点对应的单对节点的关系网络归属信息。20.如权利要求17或18所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：评估结果单元，用 于从所述节点集合中识别关系网络后， 对识别结果进行评估。
【文档编号】G06Q50/30GK105844577SQ201510015153
【公开日】2016年8月10日
【申请日】2015年1月12日
【发明人】何慧梅, 王峰伟, 毛仁歆, 何帝君
【申请人】阿里巴巴集团控股有限公司