基于多阶网络的轨迹流节点重要性评估方法、装置及设备

本申请涉及一种基于多阶网络的轨迹流节点重要性评估方法、装置及设备，涉及节点重要性评估技术领域。所述方法包括：获取原始轨迹流数据；对轨迹流数据进行高阶依赖性检验；当判定存在高阶依赖时，基于相邻阶次条件转移分布的差异程度，自适应确定各历史序列片段的最大有效阶次并提取统计支持的条件转移规则；将各阶规则映射为同一物理节点集合上的分层连边，构建多阶网络；分别在各层计算分层节点重要性指标，并引入跨阶权重参数加权聚合，得到综合多阶节点重要性得分。采用本方法能够在保持节点语义一致性的前提下，克服固定阶次带来的阶数爆炸问题，有效提升流数据场景下关键节点识别的准确性。