基于极大似然估计的双层高阶网络结构重构方法及系统

本发明公开了基于极大似然估计的双层高阶网络结构重构方法及系统，涉及网络重构技术领域。方法包括：基于信息传播模型与疾病传播模型构建双层网络模型；基于节点状态时间序列构建似然函数，分解出关联信息扩散层的项和关联疾病传播层的项；前者，通过状态平均场近似方法、二阶泰勒展开方法以及两阶段重构策略进行似然函数近似求解；后者，通过状态平均场近似方法和一阶泰勒展开方法进行似然函数近似求解；二者均基于求解结果进行网络拓扑重构。本发明通过层间耦合机制建两个层的动态耦合过程；通过分解似然函数实现分层优化；最后将似然函数转化为线性方程或者方程组进行求解，降低了计算复杂度和保证重构精度。