本文關(guān)鍵詞： 復雜網(wǎng)絡(luò) 信息傳播 傳播概率異質(zhì)性 節(jié)點異質(zhì)性 貝葉斯鏈接強度估計 半環(huán)傳播 圖信號處理　出處：《華中科技大學》2016年博士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)、電力網(wǎng)絡(luò)等各式網(wǎng)絡(luò)給人們的生活帶來了極大的便利。實證研究表明,這些規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復雜的網(wǎng)絡(luò)擁有著令人驚訝的相似之處,包括平均距離短、聚類程度高等性質(zhì),被稱之為“復雜網(wǎng)絡(luò)”。近年來,復雜網(wǎng)絡(luò)取得了很多研究成果,從實際網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)挖掘發(fā)展到對于網(wǎng)絡(luò)拓撲的建模、網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)的分析、傳播動力學分析、同步與控制等,其中隸屬于傳播動力學的信息傳播以其重要的理論意義和實際應(yīng)用價值受到了日益廣泛的關(guān)注。對信息傳播的深入研究表明,信息傳播中的傳播概率和節(jié)點均具有異質(zhì)性。從傳播概率角度看,信息傳播的概率受諸多因素影響,不僅受到與鄰居節(jié)點之間歷史交互的累積影響,而且不局限于單一鄰居節(jié)點的影響,受到社交強化作用即多個鄰居節(jié)點的累積影響；從節(jié)點上講,復雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的異質(zhì)性是廣泛存在的,如社交網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點之間存在教育背景、職業(yè)、區(qū)域、愛好等差異,本質(zhì)上存在信息傳播中的角色差異。本論文將以傳播概率和節(jié)點異質(zhì)性為分析主線,對復雜網(wǎng)絡(luò)中信息傳播展開研究,本論文的主要內(nèi)容包括：首先,本論文基于傳播概率的異質(zhì)性,對加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的進行了建模分析。有別于傳統(tǒng)的疾病傳播模型,本文首先從傳播概率的異質(zhì)性出發(fā),結(jié)合鏈接強度、記憶特性、社交強化作用等性質(zhì)建立了加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播模型：然后從理論和實驗兩方面分析了信息傳播的性能,結(jié)論表明：具有一定聚類結(jié)構(gòu)的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)有利于信息的傳播,特別是在鏈接強度同質(zhì)時傳播效率更高；鏈接強度的分散尤其是大量弱鏈接的存在,嚴重阻礙了信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播速率。進一步,為了促進加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播,基于前述認識,并綜合影響鏈接強度的多種因素包括親密度、接觸頻率和時長等,本論文設(shè)計了一種基于對數(shù)化的鏈接強度計算方法,用以調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點間的傳播概率,提高信息的傳播效率。其次,本論文對于傳播概率異質(zhì)下的復雜網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點識別進行了研究,提出了一種基于貝葉斯和半環(huán)傳播的關(guān)鍵節(jié)點識別方法。有別于基于網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的傳統(tǒng)關(guān)鍵節(jié)點識別方法,該方法不僅挖掘了節(jié)點之間的直接交互行為,同時兼顧了節(jié)點影響力的傳播衰減特征,以區(qū)分交互節(jié)點的身份,應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上的攻擊帶來的影響。具體地,對于直接接觸的節(jié)點,考慮到信息交互中的記憶特性,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中個體之間的交互歷史,特別是近期效應(yīng),設(shè)計了一種基于貝葉斯方法的帶折扣因子的影響力計算模型,得到了個體間的直接影響力；其次針對非直接接觸的個體,本文提出了一種基于半環(huán)模型的計算方法,將節(jié)點的傳播路徑和傳播衰減性質(zhì)整合,得到傳播路徑上的間接影響力；再次,為了降低計算復雜度,本論文根據(jù)小世界性質(zhì),分布式計算節(jié)點的綜合影響力；從而準確地獲取到復雜網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點。最后,本論文對復雜網(wǎng)絡(luò)中廣泛存在的節(jié)點異質(zhì)性進行了研究,提出了一種基于圖信號處理的關(guān)鍵節(jié)點識別方法。該方法創(chuàng)新性地對節(jié)點異質(zhì)性進行建模分析,并將節(jié)點異質(zhì)性和節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)中的重要性聯(lián)合起來,更加準確的識別出復雜網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點。首先,針對節(jié)點異質(zhì)性,本論文根據(jù)具體的場景得到節(jié)點特性的重要程度排序,據(jù)此分配相應(yīng)的系數(shù),得到節(jié)點的綜合評價,將其作為節(jié)點上的信號,聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的拓撲結(jié)構(gòu),形成了圖信號；然后將圖信號通過傅里葉變換到譜域,根據(jù)譜值選擇主要的特征向量；最后聯(lián)合主要的特征向量和節(jié)點上的信號共同計算節(jié)點的中心性,全面準確地識別出關(guān)鍵節(jié)點。本論文的研究成果加深了對復雜網(wǎng)絡(luò)中異質(zhì)性信息傳播的認識,可以廣泛適用于各種實際的復雜網(wǎng)絡(luò)中。利用本論文研究成果可以設(shè)計網(wǎng)絡(luò)組織結(jié)構(gòu),制定合理的傳播策略,有效提高各種復雜網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播效率。本論文對于節(jié)點異質(zhì)性進行了深入挖掘,為復雜網(wǎng)絡(luò)中進一步的網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)分析、控制提供了幫助。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5

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本文編號：1505249