發(fā)布時間：2020-10-22 12:42

　　 作為數(shù)據挖掘中一個正在蓬勃發(fā)展的研究領域,復雜網絡分析正引起越來越多研究人員的關注。為挖掘網絡中的不同結構與功能特性,該領域的研究焦點涵蓋了從中觀尺度的社區(qū)結構到微觀視角下的節(jié)點重要性。一方面,社區(qū)發(fā)現(xiàn)是復雜網絡研究中一項十分重要的基礎性工作,它以分而治之的角度為更準確地研究和理解網絡的拓撲結構、物理意義和功能行為提供一種方法。另一方面,鑒于網絡中不同節(jié)點在功能以及結構上都存在明顯差異,如何識別特定功能和結構上的重要節(jié)點也具有十分重要的研究意義。目前,針對于節(jié)點重要性,國內外相關領域的學者都做了大量的研究工作。然而,大部分工作由于相關領域的研究進展而并沒有與復雜網絡的中觀結構結合起來。對于近年來將節(jié)點重要性與社團結構相結合的研究,也僅是考慮社團的最基礎概念而未對其進行深層挖掘和利用。本文基于此完成了如下主要工作:第一,結合加權有向網絡中連邊的方向在節(jié)點重要性中的貢獻,在已提出的ClusterRank算法的基礎上給出了改進的節(jié)點重要性指標IO-ClusterRank。該排序算法考慮了節(jié)點的出度鄰居和入度鄰居對其重要性的影響并分別加以區(qū)分,同時也將邊權對節(jié)點重要性的貢獻作為一個參考因素。第二,在綜合對比分析當前主要的結構洞定義的基礎上,結合社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的相關技術以及節(jié)點重要性的理論提出重要社區(qū)的概念。從重要社區(qū)中連接更多重要社區(qū)的節(jié)點更重要的角度出發(fā),提出了一種面向結構洞的節(jié)點重要性排序算法。算法根據節(jié)點與所屬社區(qū)內所連接節(jié)點的情況以及所屬社區(qū)外連接其他社區(qū)的情況來評價節(jié)點的重要程度。第三,基于實際數(shù)據集分別對本文所提出的IO-ClusterRank指標和在重要社區(qū)下面向結構洞的節(jié)點重要性評價指標進行了實驗測試及分析。首先在三個規(guī)模不同且出入度分布有所差異的加權有向網絡中,利用SIR模型以及Kendall’s tau相關系數(shù)對IO-clusterRank指標以及其他主要加權有向網絡中的節(jié)點重要性評價指標做了對比分析,結果表明在出入度差異較大的網絡中該指標有明顯優(yōu)勢。其次,在四個規(guī)模不同的無向網絡中對基于重要社區(qū)的節(jié)點重要性指標與較經典的節(jié)點重要性指標進行了實驗結果的分析討論得出在社區(qū)清晰的網絡中該指標具有明顯優(yōu)勢。
【學位單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：O157.5
【部分圖文】：

- 1 -圖 1.1 七橋問題用在計算機學科、運籌學、控制論、信息以研究的一個強有力的數(shù)學工具。在 20 世圖理論，這為復雜網絡的研究奠定了更深厚 等人對度分布進行了延伸而擴展到了“廣段[4]。實世界的復雜網絡即不是完全規(guī)則的也并復雜網絡進行模型分析存在明顯的缺陷且小世界網絡[5]和無標度特性[6]的提出對這一各式各樣的網絡結構其實本質上具備統(tǒng)一

有和正在進行的分子遺傳學實驗中所獲生物化學示例，獲得科學研究關注的另一類網絡類型為社是多個群體如公司之類的構成的。人或者組織構的某種關系來表達，如個體間的朋友關系以及公經驗性研究方面有著最悠久的歷史以及出色的表世界中，同時也直接或間接地借用了大量的數(shù)學究。社交網絡起初的研究規(guī)模是比較小的，如經典，如圖 1.2 所示。這個網絡表示的是一所北美大關系圖，構成整個網絡的節(jié)點數(shù)僅有 34 個。相節(jié)點規(guī)模的網絡，這樣的規(guī)模顯得過于微小。理同等的規(guī)模，如整個世界的總人口數(shù)就可以視為網絡的數(shù)據鑒于驅動構成聯(lián)系的范圍而僅限制為網絡社交平臺的發(fā)展，社交網絡的規(guī)模已到型社交網絡結構及特性的研究則正處于一個初始

圖 2.2 一個關于結構洞的實例[35]絡中的結構洞特性給出了一種判定節(jié)點重要在所處社團中的地位以及與它所連接的其他t 這一學習排序算法，結合多種結構洞的度小型網絡的實驗中取得了相對理想的結果[36]標，該指標在 Twitter 用戶所構成的網絡中網絡中 25%的信息擴散[37]。Yang 等人參照過程中將各節(jié)點在網絡中的功能分為三種：了這三種不同的對象對信息傳遞的影響。其強大的影響力，結構橋接者掌控著社區(qū)之間著至關重要的作用[38]。研究節(jié)點重要性意味著在定義重要性的過程時需要對鄰居所處的社區(qū)屬性進行考察，個體和社區(qū)分別對節(jié)點重要性的影響，但另
【參考文獻】

相關期刊論文 前6條

1 韓忠明;吳楊;譚旭升;段大高;楊偉杰;;面向結構洞的復雜網絡關鍵節(jié)點排序[J];物理學報;2015年05期

2 蘇曉萍;宋玉蓉;;利用鄰域“結構洞”尋找社會網絡中最具影響力節(jié)點[J];物理學報;2015年02期

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相關碩士學位論文 前1條

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本文編號：2851613