發(fā)布時(shí)間：2021-03-10 18:19

　　復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)重要性排序是當(dāng)前學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)之一,研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)對(duì)于改善復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可靠性有十分重要的意義和廣泛的應(yīng)用價(jià)值。近年來(lái),許多研究人員對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了深入的分析,提出了許多研究成果。本文從多屬性和多層復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析的角度出發(fā),研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)重要性排序方法。本文提出一種融合度與聚類系數(shù)的節(jié)點(diǎn)重要性排序算法。首先,分別計(jì)算節(jié)點(diǎn)的度值和聚類系數(shù);然后,通過(guò)熵權(quán)法計(jì)算度和聚類系數(shù)對(duì)應(yīng)的權(quán)重值,進(jìn)而計(jì)算節(jié)點(diǎn)的權(quán)重因子;最后,結(jié)合權(quán)重因子以及度和聚類系數(shù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)重要性。使用真實(shí)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對(duì)本文算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文提出的算法相對(duì)于一些傳統(tǒng)的算法有一定的優(yōu)越性。本文提出一種基于支持向量機(jī)的多層復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性排序算法。首先,運(yùn)用證據(jù)理論對(duì)節(jié)點(diǎn)的重要性進(jìn)行評(píng)價(jià);在此基礎(chǔ)上,提出了計(jì)算復(fù)雜度較低的三個(gè)簡(jiǎn)單指標(biāo),并采用支持向量機(jī)來(lái)尋找簡(jiǎn)單指標(biāo)與證據(jù)理論評(píng)價(jià)之間的映射規(guī)則;最后,使用該映射模型來(lái)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的重要性。本文使用真實(shí)多層復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集對(duì)提出的算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。該論文有圖19幅,表13個(gè),參考文獻(xiàn)82篇。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的度數(shù)分布示意圖

工程碩士專業(yè)學(xué)位論文16圖2-8MDD算法示意圖，其中=0.7Figure2-8diagramofMDD,=0.7上圖表示MDD算法的計(jì)算過(guò)程。初始化階段，的值和度值相同。首先，如果節(jié)點(diǎn)度值為1，則將其刪除，此時(shí)這些節(jié)點(diǎn)的為1；由圖可以看出，節(jié)點(diǎn)A和被刪除節(jié)點(diǎn)互為鄰居，重新給節(jié)點(diǎn)A賦值：()=3+0.7*2=4.4；接下來(lái)重復(fù)上述過(guò)程，將值最小的節(jié)點(diǎn)依次刪除，此時(shí)這些節(jié)點(diǎn)的為3，()=0+0.7*5=3.5；最終，節(jié)點(diǎn)A被刪除，當(dāng)所有節(jié)點(diǎn)均被刪除時(shí)，算法結(jié)束。由上圖可得知，K-核分解劃分的層次不如MDD算法多，盡管如此，MDD算法仍然有一定的局限性，針對(duì)該算法還需要進(jìn)一步的完善。2.3.4基于網(wǎng)絡(luò)多屬性融合的排序方法近年來(lái)，針對(duì)多屬性融合的排序算法的研究取得了較好的成果，下面主要介紹其中兩種。（1）Cnc+算法研究表明，節(jié)點(diǎn)的度值越大，節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)越靠近網(wǎng)絡(luò)中心位置，該節(jié)點(diǎn)影響力越大。在此基礎(chǔ)上，Joonhyun等人[57]提出了Cnc+算法，該算法同時(shí)考慮了節(jié)點(diǎn)的度值和其鄰居節(jié)點(diǎn)信息的Ks值。如果給定節(jié)點(diǎn)，其重要性的計(jì)算公式如下所示：()=∑()∈()，(2-15)()表示節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)集合，()表示節(jié)點(diǎn)的Ks值。在此基礎(chǔ)上，考慮到節(jié)點(diǎn)有多級(jí)鄰居節(jié)點(diǎn)，提出了一種增強(qiáng)的近鄰核數(shù)算法Cnc+。對(duì)于任意節(jié)點(diǎn)，其重要性的計(jì)算公式如下所示：+()=∑()∈()，(2-16)其中，()是節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)集合。研究發(fā)現(xiàn)，和Cnc相比，算法Cnc+

3融合度與聚類系數(shù)的節(jié)點(diǎn)重要性排序算法27所以本章這五種算法作為對(duì)比方法。另外，為了確定本章算法在實(shí)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)中準(zhǔn)確度的整體效果，引入平均準(zhǔn)確度，它能夠反映出算法準(zhǔn)確度分布的集中趨勢(shì)，直觀簡(jiǎn)明。下面將具體介紹本章算法的實(shí)驗(yàn)過(guò)程。（1）小型網(wǎng)絡(luò)該節(jié)點(diǎn)范圍內(nèi)本章使用美國(guó)大學(xué)生足球網(wǎng)絡(luò)（football）[67]和新西蘭海豚網(wǎng)絡(luò)（Dolphin）[68]進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。其中，足球網(wǎng)絡(luò)（簡(jiǎn)稱：Football）是一個(gè)復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，由115個(gè)節(jié)點(diǎn)，613條連邊構(gòu)成，節(jié)點(diǎn)表示足球隊(duì)，連邊表示兩只球隊(duì)之間進(jìn)行過(guò)一場(chǎng)比賽。新西蘭海豚網(wǎng)絡(luò)（簡(jiǎn)稱：dolphin）中是根據(jù)對(duì)新西蘭寬吻海豚的生活習(xí)性的觀察而形成的一種復(fù)雜的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，由58個(gè)節(jié)點(diǎn)，159條連邊構(gòu)成，節(jié)點(diǎn)表示海豚，連表示兩只海豚經(jīng)常在一起活動(dòng)。其中足球網(wǎng)絡(luò)可視化結(jié)構(gòu)圖結(jié)構(gòu)如圖3-2所示。圖3-2Football網(wǎng)絡(luò)示意圖Figure3-2Footballnetworkdiagram接下來(lái)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)驗(yàn)六種算法的準(zhǔn)確性，傳播模型使用SIR傳播模型。詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3-3所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3075069