一種基于圖數(shù)據(jù)庫的虛擬身份關(guān)系挖掘算法

尹玉嬌 張偉

摘要：基于虛擬身份的關(guān)系挖掘是關(guān)系挖掘的重要途徑，但虛擬身份存在一定的不真實性。鑒于此，將虛擬身份一一映射到真實身份，再針對真實身份進(jìn)行關(guān)系挖掘，并采用圖數(shù)據(jù)庫存儲強(qiáng)關(guān)聯(lián)的關(guān)系數(shù)據(jù)。該關(guān)系挖掘算法包括3部分：首先基于公共場所卡口設(shè)備和審計設(shè)備采集到的日志數(shù)據(jù)，抽取手機(jī)終端MAC、卡口設(shè)備MAC及微信構(gòu)建虛擬身份庫，將虛擬身份微信反向映射到真實身份手機(jī)終端MAC：然后找出單節(jié)點(diǎn)手機(jī)終端MAC在某段時間內(nèi)的同行人作為一個關(guān)系團(tuán)體，或者直接找出虛擬身份庫中微信對應(yīng)映射到的手機(jī)終端MAC最大度數(shù)節(jié)點(diǎn)作為核心節(jié)點(diǎn);再利用同行人分析算法找出該節(jié)點(diǎn)在某段時間內(nèi)的同行節(jié)點(diǎn)作為一個關(guān)系團(tuán)體。研究結(jié)果表明，相比單純基于虛擬身份的關(guān)系挖掘，基于圖數(shù)據(jù)庫的虛擬身份關(guān)系挖掘算法準(zhǔn)確率可提高至100%。

關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò);圖數(shù)據(jù)庫;虛擬身份;關(guān)系挖掘

DOI： 10. 11907/rjdk.191322

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

中圖分類號：TP312

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1672-7800（ 2020） 001-0117-06

0 引言

自沃爾瑪公司“啤酒和尿布”的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系被挖掘出來后，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘逐漸進(jìn)入人們的視野并受到關(guān)注。關(guān)聯(lián)規(guī)則起源于購物籃的物品搭配問題，最終目的是獲得事務(wù)集中各屬性間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，獲得可信的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，并應(yīng)用這些規(guī)則服務(wù)于人類，如商店中物品的放置位置、電子商務(wù)中用戶的購物行為。

Agrawal等[1]最先提出關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念，同時給出了相應(yīng)的挖掘算法AIS，但其性能較差;隨后建立了項目集格空間理論，并依據(jù)上述兩個定理，提出了著名的Apriori算法，之后大部分學(xué)者基于經(jīng)典Apriori算法進(jìn)行算法改進(jìn)研究。2015年邵文爽[2]針對傳統(tǒng)Apriori算法執(zhí)行效率低、1/0負(fù)載大、算法冗余等缺陷提出了兩種改進(jìn)算法，第一種優(yōu)化是基于邏輯位運(yùn)算，第二種優(yōu)化是基于哈希表;崔妍等[3]提出了基于散列技術(shù)、基于劃分、基于采樣、FP增長等串行算法以及并行分布式算法，其中并行是基于多處理器進(jìn)行的。

隨著數(shù)據(jù)量的增長，傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法已經(jīng)不能滿足大數(shù)據(jù)時代的生產(chǎn)和生活需要，于是出現(xiàn)了分布式、并行的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。MapReduce是一種流行的分布式并行計算模型，因其使用簡單、伸縮性好、自動負(fù)載均衡和自動容錯等優(yōu)點(diǎn)，得到了廣泛應(yīng)用，由此出現(xiàn)了基于Ma-pReduce的并行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。基于MapReduce的并行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法主要基于磁盤訪問，降低了計算性能。隨著加州大學(xué)伯克利分校AMLab實驗室研發(fā)的用于大型數(shù)據(jù)快速處理的并行計算框架被提出，基于Spark的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘逐漸受到人們的廣泛關(guān)注。

不論是傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，改進(jìn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，還是分布式的基于MapReduce和Spark的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，都是在傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori.FP-growth、Eclat基礎(chǔ)上提出的，其實質(zhì)仍然是兩個事物之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘。

在關(guān)聯(lián)規(guī)則分析基礎(chǔ)上出現(xiàn)了關(guān)系挖掘。關(guān)系挖掘算法更加實用，有基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和統(tǒng)計的方法，關(guān)系挖掘的范疇包括兩個事物之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和多個事物之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。姜麗莉[4]對傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行了優(yōu)化，算法借鑒元組ID傳播思想，對關(guān)系圖進(jìn)行切分，對每一部分建立全局鍵值映射哈希表，通過哈希表，將表單挖掘出的項集進(jìn)行連接，從而得到多關(guān)系間的頻繁項集。

隨著社交媒體的不斷普及，人們更多地在虛擬網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行溝通和交流，出現(xiàn)了大量通過社交軟件進(jìn)行注冊的賬號信息。基于虛擬身份的關(guān)系挖掘為社交關(guān)系挖掘提供了新的助力，通過識別多個屬于同一個現(xiàn)實用戶的所有虛擬身份信息，并將其合并到一起，最終生成一個虛擬身份庫。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，用于隱藏網(wǎng)絡(luò)用戶身份的技術(shù)手段和方法越來越多且更新速度較快，造成用戶身份識別特別困難[5]?；跀?shù)據(jù)挖掘的虛擬身份識別方法可以解決在線網(wǎng)站的身份識別問題。

目前，大部分虛擬身份關(guān)系挖掘是將虛擬身份對應(yīng)轉(zhuǎn)換成現(xiàn)實世界中的真實身份。根據(jù)涉及領(lǐng)域不同，對應(yīng)轉(zhuǎn)換成的對象也不同，而且大部分虛擬身份關(guān)系挖掘算法仍停留在理論階段。本文從公安部門構(gòu)建虛擬身份庫的實際需求出發(fā)，提出了一種基于圖數(shù)據(jù)庫的虛擬身份關(guān)系挖掘算法G VIRM（A Virtual Identity Relation Mining AlgorithmBased on Craph Database）。該關(guān)系挖掘算法利用具有強(qiáng)實用性的同行人分析算法挖掘虛擬身份之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并針對虛擬身份的不真實性，將虛擬身份一一映射到真實身份，然后針對真實身份進(jìn)行關(guān)系挖掘。

1 相關(guān)工作

在關(guān)系挖掘之前最早出現(xiàn)的是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最初研究的是單純兩個事物之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，由于單純的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法存在缺陷，便出現(xiàn)了關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的優(yōu)化算法。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則計算模式已經(jīng)不能滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理需求，于是出現(xiàn)了分布式大數(shù)據(jù)平臺，如Hadoop和Spark。目前，基于MapReduce計算模型的并行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法大多是將Apriori、FP-Crowth和Eclat 3種經(jīng)典算法向MapReduce計算模型遷移，實現(xiàn)并行計算。基本思路是：利用hadoop作為運(yùn)行平臺，利用Hadoop的分布式文件系統(tǒng)HDFS進(jìn)行大數(shù)據(jù)集的分布式存儲，將算法的輸入和輸出改造成MapReduce計算模型要求的<鍵，值>，將算法運(yùn)行改造成map和re-duce兩個階段[6]。MapReduce是一種基于磁盤的分布式并行計算模型，但存在抽象層次低、僅支持Map和Reduce兩種操作、處理效率低、不適合迭代運(yùn)算等缺點(diǎn)，而Spark是基于內(nèi)存進(jìn)行計算，克服了MapReduce的諸多缺點(diǎn)，具有抽象層次更高、效率更高、有迭代處理和內(nèi)存計算的特性。OIU H[7]等在2014年提出了一種經(jīng)典的基于SparkRDD計算模型的并行Apriori算法;FANC X[8]等在2016年提出了一種基于Spark的改進(jìn)FP-growth并行算法IP-FP-growth，實現(xiàn)了將改進(jìn)的PFP-growth算法移植到Spark計算模型上進(jìn)行分布式計算。Apriori算法和FP-growth算法處理的事務(wù)數(shù)據(jù)格式是水平格式，而Eclat算法不一樣，是垂直格式。馮興杰等[9]提出一種基于Spark的并行Eclat算法即SPEclat，通過改變數(shù)據(jù)存儲格式，將數(shù)據(jù)按前綴進(jìn)行分組劃分到不同的計算節(jié)點(diǎn)，壓縮數(shù)據(jù)的搜索空間，實現(xiàn)并行化計算。

本文虛擬身份庫是面向公安應(yīng)用而構(gòu)建，如圖1所示?；诠矆鏊目谠O(shè)備和審計設(shè)備采集日志數(shù)據(jù)，抽取卡口設(shè)備MAC、手機(jī)終端MAC、虛擬賬號微信等實體，以及卡口設(shè)備MAC和手機(jī)終端MAC、手機(jī)終端MAC和微信的關(guān)聯(lián)關(guān)系，利用圖數(shù)據(jù)庫進(jìn)行實體和關(guān)系的存儲。

2.2 虛擬身份到真實身份的映射

要想準(zhǔn)確識別虛擬身份或者定位虛擬身份團(tuán)體，需要將虛擬身份定位到真實身份，其難度隨著虛擬身份種類的復(fù)雜性而增加。本文虛擬身份微信與手機(jī)終端MAC直接綁定，因此直接將微信賬號定位到手機(jī)終端MAC，這種情況下的轉(zhuǎn)換是一對一的，如圖2所示。

2.3 虛擬身份關(guān)系挖掘算法設(shè)計

將微信虛擬身份映射到手機(jī)終端MAC這一真實身份后，再基于手機(jī)終端MAC進(jìn)行關(guān)系挖掘。一種情況是基于特定的某個手機(jī)終端MAC進(jìn)行同行人分析，得到關(guān)系團(tuán)體1;另一種情況是首先挖掘出虛擬身份庫中微信虛擬身份對應(yīng)映射的手機(jī)終端MAC度數(shù)最大的節(jié)點(diǎn)作為核心節(jié)點(diǎn)，然后基于已經(jīng)挖掘出來的核心節(jié)點(diǎn)，利用同行人分析算法找出其在某段時間內(nèi)的同行人作為一個關(guān)系團(tuán)體，得到關(guān)系團(tuán)體2。虛擬身份關(guān)系挖掘算法設(shè)計如圖3所示。

同行人分析算法如圖4所示。其中，圓圈節(jié)點(diǎn)是核心節(jié)點(diǎn)，圖中總共出現(xiàn)了5個軌跡點(diǎn)，然后在每個軌跡點(diǎn)找出某段時間同出現(xiàn)的其它節(jié)點(diǎn)，如圖4中的菱形和長方形，其中長方形節(jié)點(diǎn)是在5個軌跡點(diǎn)都出現(xiàn)過的節(jié)點(diǎn)，即核心節(jié)點(diǎn)的關(guān)系團(tuán)體。

2.4 算法描述及偽代碼實現(xiàn)

2.4.1 虛擬身份庫構(gòu)建

輸入：從卡口設(shè)備和審計設(shè)備采集到的日志數(shù)據(jù)中抽取出卡口設(shè)備MAC、手機(jī)終端MAC、微信賬號實體，卡口設(shè)備MAC和手機(jī)終端MAC的關(guān)聯(lián)次數(shù)，手機(jī)終端MAC和微信賬號的關(guān)聯(lián)次數(shù)。

輸出：基于卡口設(shè)備MAC、手機(jī)終端MAC、微信賬號及其之間的關(guān)聯(lián)次數(shù)形成的虛擬身份庫。

算法：

Stepl：首先從數(shù)據(jù)庫中抽取出實體節(jié)點(diǎn);

Step2：導(dǎo)入實體節(jié)點(diǎn)到圖數(shù)據(jù)庫;

Step3：導(dǎo)入實體節(jié)點(diǎn)之間的邊到圖數(shù)據(jù)庫;

Step4：判斷實體節(jié)點(diǎn)之間的邊是否出現(xiàn)過，如果出現(xiàn)過累積邊的權(quán)值加1。

其中創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)和邊的偽代碼如下：

Node（“l(fā)abel"， name， real_name， stype）

Relationship（ nodel，“l(fā)abel”.node2， name， stype）

2.4.2 核心節(jié)點(diǎn)挖掘

輸入：由卡口設(shè)備MAC、手機(jī)終端MAC、微信及其之間的關(guān)聯(lián)次數(shù)形成的虛擬身份庫。

輸出：虛擬身份庫中微信對應(yīng)映射的手機(jī)終端MAC度數(shù)最大的節(jié)點(diǎn)。

算法：

Stepl：設(shè)置初始微信對應(yīng)映射的手機(jī)終端MAC度數(shù)最大節(jié)點(diǎn)的度為0;

Step2：搜索出虛擬身份庫中的所有節(jié)點(diǎn);

Step3：判斷節(jié)點(diǎn)是否是手機(jī)終端MAC節(jié)點(diǎn)，如果是則記錄下該節(jié)點(diǎn)的度數(shù)，并搜索出該節(jié)點(diǎn)的所有孩子節(jié)點(diǎn)。判斷孩子節(jié)點(diǎn)是否是微信賬號，如果是則節(jié)點(diǎn)的度數(shù)減1，并與初始微信對應(yīng)映射的度數(shù)最大的手機(jī)終端MAC節(jié)點(diǎn)相比較，取兩者中最大的作為當(dāng)前手機(jī)終端MAC度數(shù)最大的節(jié)點(diǎn);

Step4：不斷循環(huán)判斷其余所有手機(jī)終端MAC節(jié)點(diǎn)，保留最終手機(jī)終端MAC節(jié)點(diǎn)度數(shù)最大的作為核心節(jié)點(diǎn)。

核心節(jié)點(diǎn)挖掘偽代碼如下：

max_degree=0

real_name=null

flag=0

for nodel in nodes：

if nodel.label==mac：

flag=0

degree=graph.degree（ nodel）

for node2 in nodel.child：

if node2.label==wechat：

degree=degree-l

flag=l

if（ flag==l°ree>max_degree）：

max_degree=degree

real_name=nodel

2.4.3 關(guān)系團(tuán)體挖掘

輸入：虛擬身份庫中的核心節(jié)點(diǎn)或者特定的虛擬身份映射后的手機(jī)終端MAC節(jié)點(diǎn)，統(tǒng)稱為節(jié)點(diǎn)A，以及特定的某段時間內(nèi)卡口設(shè)備采集到的日志數(shù)據(jù)。

輸出：特定某段時間內(nèi)節(jié)點(diǎn)A的關(guān)系團(tuán)體。

算法：

Step1：搜索出特定某段時間內(nèi)卡口設(shè)備采集到的日志數(shù)據(jù);

Step2：按時間順序?qū)⑷罩緮?shù)據(jù)進(jìn)行排序;

Step3：找出節(jié)點(diǎn)A在該段時間內(nèi)的軌跡，也即出現(xiàn)過的場所;

Step4：在每個軌跡點(diǎn)找出與節(jié)點(diǎn)A同出現(xiàn)的其它節(jié)點(diǎn);

Step5：所有軌跡點(diǎn)做交集得出核心節(jié)點(diǎn)的關(guān)系團(tuán)體。

按照時間先后順序搜索出節(jié)點(diǎn)A的軌跡，其中status是場所狀態(tài)，為1表示該場所在線，偽代碼如下：

track={}

for line in lines：

if（ status==l）：

track[ netbar]={}

track[netbar][‘equipment_longitude] =longitude

track[ netbar][‘equipment_latitude] =latitude

搜索每個軌跡點(diǎn)同出現(xiàn)的其它節(jié)點(diǎn)偽代碼如下：

for netbar in netbars：

select distinct （mobile_mac） from table where net-bar_wacode=netbar

所有軌跡點(diǎn)做交集得出核心節(jié)點(diǎn)的關(guān)系團(tuán)體偽代碼如下所示，其中count是軌跡點(diǎn)的總數(shù)：

for i in range（ count）：

if（i_=0）：

continue

listl=colle[i]

list2=colle[i-l]

ans=list（ set（ listl） .intersection（ list2））

3 實驗與分析

3.1 實驗平臺及數(shù)據(jù)

本實驗平臺CPU 4核，內(nèi)存8G，操作系統(tǒng)采用CentosMinial版，數(shù)據(jù)庫采用單機(jī)版Greenplum和圖數(shù)據(jù)庫Ne04j。實驗數(shù)據(jù)采用某市150 000條卡口設(shè)備日志數(shù)據(jù)和5 000條審計日志數(shù)據(jù)。

3.2 實驗結(jié)果

基于卡口設(shè)備MAC、手機(jī)終端MAC、微信及其關(guān)聯(lián)次數(shù)構(gòu)建的虛擬身份庫如圖5所示。

虛擬身份到真實身份映射后，虛擬身份庫中核心節(jié)點(diǎn)和特定某個微信映射的手機(jī)終端MAC節(jié)點(diǎn)MAC值、度數(shù)、某段時間內(nèi)的軌跡、關(guān)系團(tuán)體總數(shù)如表1所示。

3.3 結(jié)果分析

實驗結(jié)果表明，由卡口設(shè)備MAC、手機(jī)終端MAC，微信等形成的網(wǎng)絡(luò)具有群聚現(xiàn)象，大部分節(jié)點(diǎn)會聚集在一個地方，不松散，這種現(xiàn)象由人類居住特點(diǎn)和人口密度決定。通過將虛擬身份映射到真實身份，增加了虛擬身份關(guān)系挖掘的準(zhǔn)確性。隨著數(shù)據(jù)量的累積，核心節(jié)點(diǎn)的度數(shù)維持在66左右。在數(shù)據(jù)量達(dá)不到一定規(guī)模時，核心節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的場所過少，同行人節(jié)點(diǎn)過多。微信等虛擬身份對應(yīng)映射到真實身份手機(jī)終端MAC節(jié)點(diǎn)后，特定的某個手機(jī)終端MAC節(jié)點(diǎn)或者核心節(jié)點(diǎn)軌跡非空，同行節(jié)點(diǎn)非空。本文同行人分析算法充分利用了時間和空間屬性，具有較強(qiáng)實用性。

4 結(jié)語

本文基于圖數(shù)據(jù)庫的虛擬身份關(guān)系挖掘算法通過將微信等虛擬身份映射為手機(jī)終端MAC等真實身份，進(jìn)而將虛擬身份的關(guān)系挖掘問題轉(zhuǎn)換為真實身份的關(guān)系挖掘問題，提高了虛擬身份關(guān)系挖掘的準(zhǔn)確性。并且，本文關(guān)系挖掘算法充分利用了時間和空間屬性，具有較強(qiáng)的實用性，能夠解決基于微信等虛擬身份的關(guān)系團(tuán)體挖掘問題。后續(xù)研究可針對更為復(fù)雜的虛擬身份關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行身份識別和關(guān)系挖掘。

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（責(zé)任編輯：孫娟）

基金項目：北京市教育委員會科技計劃項目（ KM201811232017）

作者簡介：尹玉嬌（1992-），女，北京信息科技大學(xué)計算機(jī)學(xué)院碩士研究生，研究方向為圖算法、關(guān)系挖掘;張偉（1980-），男，博士，北京信息科技大學(xué)計算機(jī)學(xué)院副教授，研究方向為軟硬件協(xié)同設(shè)計、存儲安全、網(wǎng)絡(luò)安全。本文通訊作者：張偉。