復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是指具有小世界、無標(biāo)度等部分或全部特征的網(wǎng)絡(luò)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)遍布人們生活的各個領(lǐng)域,如電力網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)等等,因此復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究對于當(dāng)今現(xiàn)實(shí)生活具有重要的理論價值和實(shí)踐意義。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性排序和影響力最大化是當(dāng)前的研究熱點(diǎn),下面將針對這兩個問題進(jìn)行論述。首先,針對基于鄰域相似性的排序算法未考慮節(jié)點(diǎn)社區(qū)屬性的問題,提出基于社區(qū)屬性與鄰域相似性節(jié)點(diǎn)重要性排序算法。該算法結(jié)合節(jié)點(diǎn)自身的屬性,包括節(jié)點(diǎn)的度和其鄰居節(jié)點(diǎn)對其的依賴程度,同時將節(jié)點(diǎn)所在社區(qū)的重要性考慮在內(nèi),綜合評估節(jié)點(diǎn)的重要程度,提高算法的有效性和準(zhǔn)確率。其次,為了使得信息能夠更快、更廣地在網(wǎng)絡(luò)中傳播,提出一種基于結(jié)構(gòu)洞和社區(qū)結(jié)構(gòu)的影響力最大化算法,解決了貪心算法和啟發(fā)式算法不能同時保證準(zhǔn)確率和時間效率的問題。針對現(xiàn)有算法的不足,綜合考慮節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)洞特征和網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu),將具有樞紐作用的結(jié)構(gòu)洞節(jié)點(diǎn)和負(fù)責(zé)連接各社區(qū)的社區(qū)邊界節(jié)點(diǎn)作為候選種子節(jié)點(diǎn)集,以期得到準(zhǔn)確且有效的種子集,使得在較短時間內(nèi)信息能夠傳播至網(wǎng)絡(luò)中大部分節(jié)點(diǎn)。最后,對于提出的基于社區(qū)屬性與鄰域相似性節(jié)點(diǎn)重要性排序算法和基于結(jié)構(gòu)洞和社區(qū)結(jié)構(gòu)的影響力... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究的目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 節(jié)點(diǎn)重要性排序問題的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 影響力最大化問題的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)影響力最大化相關(guān)理論
    2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)概念
        2.1.1 小世界特性
        2.1.2 聚類系數(shù)
    2.2 節(jié)點(diǎn)重要性指標(biāo)
    2.3 常用影響力最大化算法
        2.3.1 貪心算法
        2.3.2 啟發(fā)式算法
    2.4 社區(qū)劃分算法
    2.5 信息傳播模型
        2.5.1 獨(dú)立級聯(lián)模型
        2.5.2 線性閾值模型
        2.5.3 SIR模型
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于社區(qū)屬性與鄰域相似性節(jié)點(diǎn)重要性排序算法
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)概念
        3.2.1 符號定義
        3.2.2 社區(qū)屬性
        3.2.3 鄰域相似性
    3.3 基于社區(qū)屬性與鄰域相似性節(jié)點(diǎn)重要性排序算法
        3.3.1 算法思想
        3.3.2 算法設(shè)計(jì)
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于結(jié)構(gòu)洞和社區(qū)結(jié)構(gòu)的影響力最大化算法
    4.1 引言
    4.2 相關(guān)概念
        4.2.1 符號定義
        4.2.2 結(jié)構(gòu)洞
        4.2.3 社區(qū)結(jié)構(gòu)
    4.3 基于結(jié)構(gòu)洞和社區(qū)結(jié)構(gòu)的影響力最大化算法
        4.3.1 算法思想
        4.3.2 算法設(shè)計(jì)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    5.2 實(shí)驗(yàn)仿真模型和評價標(biāo)準(zhǔn)
        5.2.1 基于社區(qū)屬性與鄰域相似性節(jié)點(diǎn)重要性排序算法評價標(biāo)準(zhǔn)
        5.2.2 基于結(jié)構(gòu)洞和社區(qū)結(jié)構(gòu)的影響力最大化算法評價標(biāo)準(zhǔn)
    5.3 基于社區(qū)屬性與鄰域相似性節(jié)點(diǎn)重要性排序算法實(shí)現(xiàn)與結(jié)果分析
        5.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
        5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.4 基于結(jié)構(gòu)洞和社區(qū)結(jié)構(gòu)的影響力最大化算法實(shí)現(xiàn)與結(jié)果分析
        5.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
        5.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果
致謝



本文編號：3294347