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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明实施例公开了一种基于高阶马尔科夫的传播溯源方法及装置，该方法包括：获取包括多条传播路径的网络传播数据，并根据所述网络传播数据构建基于高阶马尔科夫传播的高阶网络；构建所述高阶网络的传播模型；在所述高阶网络中设置多个传感器节点，基于所述高阶网络的所述传播模型根据从所述高阶网络中任一节点传播至各所述传感器节点的到达时间获取网络中所有节点为源节点的可能性估计函数值；确定所述可能性估计函数值最大的节点为网络传播的源节点。通过上述方式，本发明实施例能够在网络结构中反映出传播的高阶马尔科夫性质，能够提高网络传播溯源的精确度。
主权项：1.一种基于高阶马尔科夫的传播溯源方法，其特征是，所述方法包括：获取包括多条传播路径的网络传播数据，并根据所述网络传播数据构建基于高阶马尔科夫传播的高阶网络；构建所述高阶网络的传播模型；在所述高阶网络中设置多个传感器节点，基于所述高阶网络的所述传播模型根据从所述高阶网络中任一节点传播至各所述传感器节点的到达时间获取网络中所有节点为源节点的可能性估计函数值；确定所述可能性估计函数值最大的节点为网络传播的源节点；所述根据所述网络传播数据构建基于高阶马尔科夫传播的高阶网络，包括：根据所述网络传播数据抽取各传播路径的频繁规则，所述频繁规则包括所述网络传播数据中涉及的各传播路径的阶数规则以及对应的出现次数；根据抽取的所述频繁规则重构基于高阶马尔科夫传播的高阶网络；所述根据所述网络传播数据抽取各传播路径的频繁规则，包括：统计所述网络传播数据中各传播路径中的节点数确定所述传播路径的阶数规则，同时统计所述阶数规则出现的次数；针对任一所述阶数规则，统计所述阶数规则中倒数第二个节点的转移概率分布；对比阶数规则增长前后概率分布的差异，如果所述差异大于动态阈值，则增长阶数规则的阶数，否则保持原来的阶数规则；所述根据抽取的所述频繁规则重构基于高阶马尔科夫传播的高阶网络，包括：将所有一阶的频繁规则转化为网络连边；将高阶的频繁规则转化为网络连边，并创建高阶节点；为新创建的所述高阶节点连接入边；将连边重定向至最高阶数的节点。
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权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于高阶马尔科夫的传播溯源方法及装置
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