【摘要】：隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,人類的生活環(huán)境也更加網(wǎng)絡(luò)化。對網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點進(jìn)行識別和保護(hù)具有十分重要的意義,例如準(zhǔn)確地識別網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點并將其作為信息源,能夠有效地促進(jìn)信息的傳播,同理也可以抑制病毒的傳播。在識別最有影響力節(jié)點中心性算法中,K-truss分解能夠有效地識別最有影響力節(jié)點。然而,K-truss分解僅僅考慮了邊的聚類特性,無法分解網(wǎng)絡(luò)中的假核結(jié)構(gòu)。因此,我們在邊的聚類特性的基礎(chǔ)上,又同時考慮了邊的擴(kuò)散特性,并分別在識別網(wǎng)絡(luò)中最有影響力節(jié)點、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以促進(jìn)信息傳播和抑制病毒傳播上做了相應(yīng)的工作。具體總結(jié)如下:1.通過考慮網(wǎng)絡(luò)中邊的擴(kuò)散特性和K-truss分解中邊的聚類特性,提出了一種可以有效地識別最有影響力節(jié)點的中心性算法,該算法可以消除網(wǎng)絡(luò)中的假核結(jié)構(gòu),即互相緊密連接的局部聚類拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),對識別最有影響力節(jié)點的不利因素。同時在六個真實網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲?與其它經(jīng)典的中心性算法相比,我們發(fā)現(xiàn)提出的擴(kuò)散K-truss分解算法能夠有效地提高識別最有影響力節(jié)點的準(zhǔn)確性。2.考慮邊的聚類特性和擴(kuò)散特性之間的制約關(guān)系,提出了一種促進(jìn)信息傳播的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法。將該算法應(yīng)用在四個真實的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化,使用經(jīng)典的獨立級聯(lián)模型來驗證網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化前后信息傳播的有效范圍。結(jié)果表明,使用提出的算法優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇梢杂行岣咝畔鞑シ秶�。并�?優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)其葉子節(jié)點數(shù)目降低,聚類系數(shù)降低以及平均路徑長度降低。3.考慮網(wǎng)絡(luò)中邊的聚類特性和擴(kuò)散特性之間的制約關(guān)系,提出了一種能夠抑制病毒傳播的結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法。并在四個真實網(wǎng)絡(luò)中使用經(jīng)典的病毒傳播SIR模型來對比網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化前后病毒傳播的有效范圍和擴(kuò)散速度的變化。實驗結(jié)果表明,通過算法優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇梢杂行б种撇《镜膫鞑?減小病毒的傳播范圍和降低擴(kuò)散速度,網(wǎng)絡(luò)的病毒傳播閾值提高。并且,優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)其最大度,網(wǎng)絡(luò)邊的總聚類能力和擴(kuò)散能力會降低。
【圖文】：

圖 2.1 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)ll 分解：考慮的只是其周圍鄰居的數(shù)目，并簡單的認(rèn)為對于相同的節(jié)點其在網(wǎng)。而 Kisak 等人[19]認(rèn)為在很多網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的位置信息比它的鄰居信息置信息衡量節(jié)點的重要性。也就是說，如果一個節(jié)點位于網(wǎng)絡(luò)中的核力將比那些位于網(wǎng)絡(luò)邊緣的節(jié)點的影響力高。因此，Kisak 等人將節(jié)點要性的指標(biāo)，并利用 K-shell 分解算法來分解網(wǎng)絡(luò)以獲得節(jié)點的影響力程如下，

圖 2.1 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)其周圍鄰居的數(shù)目，并簡單的認(rèn)為對于相同的等人[19]認(rèn)為在很多網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的位置信息比它節(jié)點的重要性。也就是說，，如果一個節(jié)點位于位于網(wǎng)絡(luò)邊緣的節(jié)點的影響力高。因此，Kisa，并利用 K-shell 分解算法來分解網(wǎng)絡(luò)以獲得節(jié)
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O157.5;TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2705198