本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中重要節(jié)點挖掘及演化模型分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是隨著網(wǎng)絡(luò)理論和計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展而出現(xiàn)的一個新的研究方向,真實世界中的很多領(lǐng)域都可以抽象為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。同時對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的建模機(jī)理和建模過程的深入研究,可以解釋隱藏在自然界、社會界、生物界中的復(fù)雜系統(tǒng)的共同規(guī)律。而在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究過程中,對重要節(jié)點的挖掘方法的研究,對于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和可靠性的提高有很重要的實際意義。真實世界中的網(wǎng)絡(luò)具有不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),面對不同的攻擊,每個網(wǎng)絡(luò)的抵抗毀壞的方式和能力各有不同,因此,研究重要節(jié)點的挖掘?qū)τ谔岣邚?fù)雜網(wǎng)絡(luò)的抗毀性有著十分重要的意義。由于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變化多樣,對重要節(jié)點演化的研究和演化模型建立過程的分析顯得尤為重要。因此如何真實有效的模擬復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點的演化過程和網(wǎng)絡(luò)演化模型建立過程,使得建立的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化模型能夠更加符合真實世界的網(wǎng)絡(luò)特征,這已經(jīng)成為了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的重點研究問題。本文主要圍繞復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中重要節(jié)點挖掘及演化、演化模型的建立幾個方面進(jìn)行展開,主要所做的工作如下：(1)分析一些常見的重要節(jié)點評價指標(biāo),例如度中心性、介數(shù)中心性、Katz中心性等,研究表明這些單一指標(biāo)存在優(yōu)勢和不足之處；同樣研究一些綜合性的重要節(jié)點評價方法,這些方法結(jié)合單一指標(biāo)各自存在的優(yōu)勢而且彌補(bǔ)其中的缺陷。在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化模型的研究中,重點分析BA演化模型連接機(jī)制及建立過程,分析了BA演化模型的不足,探討B(tài)A演化模型連接機(jī)制以及存在的問題,并且調(diào)研一些基于BA演化模型改進(jìn)的演化模型。(2)基于己存在的重要節(jié)點挖掘算法,提出一種新的網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點挖掘算法(文中簡稱BKC),該算法結(jié)合介數(shù)中心性和Katz中心性,其不僅考慮到介數(shù)中心性的全局中心性特征而且考慮到Katz中心性的局部中心性特征,有效的避免了介數(shù)中心性單純以最短路徑為主的不足。在小型網(wǎng)絡(luò)和公用數(shù)據(jù)集上驗證該算法的可行性,并且在公用的數(shù)據(jù)集上與其他四種重要節(jié)點評價方法進(jìn)行對比,最后有效的驗證本文提出的算法在重要節(jié)點挖掘方面比其他重要節(jié)點挖掘算法更具優(yōu)勢。(3)針對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中微觀結(jié)構(gòu)演化分析大部分基于節(jié)點自身屬性對網(wǎng)絡(luò)演化的影響,而對網(wǎng)絡(luò)中意見領(lǐng)袖和結(jié)構(gòu)洞研究較少的問題。主要分析網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演化過程中,意見領(lǐng)袖和結(jié)構(gòu)洞的變化規(guī)律。接著研究網(wǎng)絡(luò)演化模型的建立,根據(jù)BA演化模型僅基于度優(yōu)先連接機(jī)制,提出一種新的網(wǎng)絡(luò)演化模型,該模型是基于BKC算法的網(wǎng)絡(luò)演化模型,它取代BA演化模型僅僅以度作為優(yōu)先連接機(jī)制,采用BKC算法作為網(wǎng)絡(luò)演化過程中節(jié)點優(yōu)先連接的機(jī)制。Matlab模擬實驗結(jié)果表明,改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)演化模型不僅度符合冪律分布,其演化模型的平均路徑長度、聚集系數(shù)這兩個動力學(xué)特征都要比原始BA演化模型更符合現(xiàn)實世界特征,并更具合理性。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 重要節(jié)點 無標(biāo)度 演化模型 BA模型
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-14
• 1.3 本文主要內(nèi)容14-15
• 第二章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)知識15-29
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)表示及相關(guān)基礎(chǔ)概念15-20
• 2.1.1 網(wǎng)絡(luò)描述的基本參數(shù)指標(biāo)15-18
• 2.1.2 網(wǎng)絡(luò)中重要節(jié)點18-20
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中重要節(jié)點挖掘方法20-24
• 2.2.1 基于節(jié)點近鄰的排序方法20
• 2.2.2 基于路徑的排序方法20-23
• 2.2.3 基于特征向量排序方法23-24
• 2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中基本演化模型的研究24-28
• 2.3.1 常見的幾種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型24-26
• 2.3.2 BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型26-28
• 2.4 本章小節(jié)28-29
• 第三章 BKC：一種混合的重要節(jié)點挖掘算法29-38
• 3.1 BKC算法29-31
• 3.2 實驗結(jié)果與分析31-37
• 3.2.1 實驗數(shù)據(jù)31-32
• 3.2.2 BKC算法實證分析32-37
• 3.3. 本章小節(jié)37-38
• 第四章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中重要節(jié)點的演化分析38-48
• 4.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中重要節(jié)點的演化分析38-43
• 4.1.1 重要節(jié)點演化算法38-39
• 4.1.2 實驗結(jié)果與分析39-43
• 4.2 基于BKC算法的BA演化模型43-47
• 4.3 本章小結(jié)47-48
• 第五章 總結(jié)與展望48-50
• 5.1 總結(jié)48
• 5.2 展望48-50
• 參考文獻(xiàn)50-55
• 附錄A 圖索引55-56
• Appendix A Figure Index56-57
• 附錄B 表格索引57-58
• Appendix B Table Index58-59
• 致謝59-60
• 攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項目與發(fā)表的論文60

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