網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載是動態(tài)變化的,網(wǎng)絡(luò)中不同重要性的節(jié)點(diǎn)對于網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸具有不同的影響力。一些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的影響力更大,例如網(wǎng)絡(luò)塔、端點(diǎn)設(shè)備、信號增強(qiáng)器、橋節(jié)點(diǎn)等等。損壞這些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)將大大降低網(wǎng)絡(luò)的吞吐量和安全性,而非關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)故障造成的負(fù)面影響則相對有限。因此,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)受到攻擊且不能保護(hù)所有的節(jié)點(diǎn)時,需要基于節(jié)點(diǎn)的重要性排名來保護(hù)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),以此實現(xiàn)更好的網(wǎng)絡(luò)安全性和魯棒性。一般地,網(wǎng)絡(luò)負(fù)載是動態(tài)變化的,然而目前已經(jīng)提出的許多評估節(jié)點(diǎn)重要性的方法,大多數(shù)方法針對的是無向無權(quán)、靜態(tài)拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò),較少有方法在有向、動態(tài)網(wǎng)絡(luò)中根據(jù)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載變化來評估節(jié)點(diǎn)的重要性。針對上述問題,本文提出了三種根據(jù)動態(tài)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載變化對節(jié)點(diǎn)重要性進(jìn)行動態(tài)排名的算法,分別是節(jié)點(diǎn)排名（NodeRank）算法,直接主成分排名（Direct Principal Component Ranking,DPCR）算法和綜合主成分排名（Comprehensive Principal Component Ranking,CPCR）算法。其中,NodeRank是一種只考慮網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重且效率較高的方法;DPCR和CPCR則是兼... 

【文章來源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的例子

圖 2.3 網(wǎng)頁反向鏈接的例子網(wǎng)頁的 PageRank 分?jǐn)?shù)值 : = π π ， 元素是 PageRank 中網(wǎng)頁之間鏈接的數(shù)量； 是衰 設(shè)定為 0.85； 表示網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)頁總數(shù)。Principalcomponentanalysis，PCA）[47][48][49]是一。PCA 通過線性轉(zhuǎn)換將原始空間轉(zhuǎn)換到低維的主主成分，滿足各個主成分之間不相關(guān)，并按照其。：將一組相互關(guān)聯(lián)的原始數(shù)據(jù)從 維降到 ( ≤

223.2 實例分析下面結(jié)合一個簡單的例子來說明NodeRank算法的主要步驟。如圖3.1所示，是一個含有 6 個節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)間的權(quán)值表示網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間的通信負(fù)載值，箭頭指向的方向代表了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間的負(fù)載傳輸方向。圖 3.1 含 6 個節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)實例1)首先根據(jù)圖 3.1 表示的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，建立動態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型Gt t =( t t )，給出矩陣 × ： × = ；2)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣 × ，標(biāo)準(zhǔn)化之后的矩陣為： × = ，3)初始化每個節(jié)點(diǎn)的排名分?jǐn)?shù)，循環(huán)計算公式的值，直至小于等于收斂條件的閾值 :B = (1/6;1/6;1/6; 1/6;1/6;1/6)；B = (0

【參考文獻(xiàn)】：
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