【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡數(shù)據(jù)爆炸式的增長,復雜網(wǎng)絡已成為當下國內(nèi)外專家、學者的研究熱點。在近些年的研究過程中,研究人員通過收集大量真實網(wǎng)絡數(shù)據(jù),總結出了不同領域的復雜網(wǎng)絡的特征,并發(fā)現(xiàn)復雜網(wǎng)絡中節(jié)點影響力最大化的研究對于社會發(fā)展中的商業(yè)推廣、信息監(jiān)控和控制疾病傳播等多個領域有著非常重要的意義。通過閱讀大量的文獻資料,學習復雜網(wǎng)絡領域的相關基礎理論并深入的分析k-shell分解算法和結構洞特征的節(jié)點影響力排序問題,以及對選擇最佳種子節(jié)點影響最大化的不足。結合目前的研究現(xiàn)狀及存在的問題,提出以下兩種算法。首先,針對k-shell分解算法劃分粗�；膯栴},提出一種基于k-shell與結構洞特征的節(jié)點影響力排序算法。該算法考慮形成結構洞特征網(wǎng)絡中存在偽核心節(jié)點和網(wǎng)絡中真實度分布,然后結合“結構洞”約束系數(shù)對節(jié)點局部屬性的影響與衰減函數(shù)的對偽核心節(jié)點的作用,得到節(jié)點影響力排序的相關系數(shù)指標,進而識別出節(jié)點影響力排序的精準度。其次,深入學習分析啟發(fā)式VoteRank算法的影響最大化特征,提出一種基于啟發(fā)式雙層投票的影響最大化算法。該算法考慮節(jié)點集間存在傳播影響力重疊問題,充分利用次鄰居節(jié)點的投票貢獻度,選取最佳種子節(jié)點集合,并采用獨立級聯(lián)模型,依據(jù)感染比例和感染概率衡量指標,評價提出的算法有效性。最后,分別選取三個真實的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集在SIR傳播模型和獨立級聯(lián)模型上進行仿真實驗,并與幾個經(jīng)典算法作對比,分析實驗結果并得出結論。
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP301.6;O157.5
【圖文】：

排序算法 k-shell 分解算法性指標僅考慮節(jié)點直接鄰居的數(shù)量，認為鄰居數(shù)量相同則僅僅考慮節(jié)點的鄰居數(shù)量是不夠全面的，許多研究都表明點所處的位置有很重要的關系，若節(jié)點的度值很小，但處那么它的影響力也會很大�；诖耍琄itsak 等人提出用 k中節(jié)點的核心節(jié)點。類似于剝洋蔥的方法，將網(wǎng)絡中外圍剩下的處于內(nèi)層的節(jié)點就是擁有較高影響力的核心節(jié)點。網(wǎng)絡中度為 1 的節(jié)點及其所連邊，如果網(wǎng)絡中出現(xiàn)新的度，直至網(wǎng)絡中再也找不到度為 1 的節(jié)點為止，那么已去除掉一層之后，節(jié)點在剩下的網(wǎng)絡中的度稱為節(jié)點的剩余度中剩余度為 2 的節(jié)點，得到 2-殼，重復上述操作，直到剝下面將根據(jù)圖 2-1 分析 k-shell 分解算法的算例分析。

圖 2-2 kl 算法示意圖分解 Mdd 算法解算法在對網(wǎng)絡進行動態(tài)分解的過程中，網(wǎng)絡中剩余節(jié)點中都會進行更新，然而已被移除的節(jié)點的信息卻完全沒有人[51]針對 k-shell 分解方法僅僅考慮了網(wǎng)絡剩余度 kr的影節(jié)點外部度 ke(即為節(jié)點移除已分解的節(jié)點后，該節(jié)點耗設計了一個帶可調(diào)參數(shù) 的混合度分解方法，如式(2-11i i iMdd kr k e，Mdd 算法與 k-shell 分解算法一致，只考慮了節(jié)點的剩法與度中心性算法卻是相同的。所以，參數(shù) 的值在 0法中的殼值也不在是整數(shù)，可以更好的對節(jié)點進行排序的理解混合度分解 Mdd 算法，下面將根據(jù)圖 2-3 簡單圖程描述，其中參數(shù) =0.7取，具體步驟如下。

圖 2-3 混合度分解 MDD 算法示意圖，取自文獻[51]4 影響力傳播模型4.1 獨立級聯(lián) IC 模型獨立級聯(lián)(Independent Cascade Midel)模型[52]在當前研究中使用范圍最廣型首先按照節(jié)點在網(wǎng)絡信息傳遞中的角色將其分成兩種，在傳遞中接受信息進行傳遞的節(jié)點為激活節(jié)點。如果未參與信息傳遞過程則為未激活節(jié)點。在級聯(lián)模型中，網(wǎng)絡的每條邊都會被賦予一個權重uvp ，表示節(jié)點 u 通過邊u率uvp 影響到節(jié)點v。該模型具體傳播過程如下。(1) 首先定義網(wǎng)絡中，節(jié)點的狀態(tài)要么是激活狀態(tài)，要么就是未激活狀態(tài)且節(jié)點的狀態(tài)被激活后，不能在變成未激活狀態(tài)；(2) 經(jīng)過一段傳播時間內(nèi)，如果節(jié)點 v 的非激活狀態(tài)鄰居節(jié)點 w 變?yōu)榧せ�，那么�?jié)點 w 對節(jié)點 v 的激活成功的概率是vwp ，相應的，激活失敗的概率 p。需要注意的是，當節(jié)點 w 試圖激活節(jié)點 v 卻失敗時，那么以后節(jié)點

【參考文獻】

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本文編號：2757702