基于复杂网络的工业大数据的社团划分及向量表征方法

摘要

本发明公开一种基于复杂网络的工业大数据的社团划分及向量表征方法，方法首先初始化工业制造大数据的知识图谱，然后计算新节点与初始化知识图谱中的任意节点的链接概率，最后选择链接概率最大的前s个节点作为目标节点与新节点建立链，从而完成对新节点的社团划分。此外，采用上述社团划分方法进行工业大数据的向量表征，首先找出工业制造大数据的知识图谱社团网络中所有社团的簇首节点，并计算任意节点到其所在的社团中簇首节点的路径长度，然后对簇首节点进行向量表征，最后聚合簇首节点的向量表征和任意节点的向量表征，生成聚合后的任意节点的向量表征。本发明有效的解决了工业大数据知识图谱顶层应用的可扩展性和实时性差的问题。