基于复杂网络的影响力节点识别算法的研究

发布时间：2017-10-14 03:32

  本文关键词：基于复杂网络的影响力节点识别算法的研究

  更多相关文章： 复杂网络 影响力节点 证据理论 局部结构 潜在重要性 k-shell分解

【摘要】：随着计算机技术的迅猛发展,复杂网络成为国内外学者研究的重要课题。在复杂网络的研究过程中,研究人员收集了大量真实的数据,并总结了不同领域复杂网络的特征,发现对于复杂网络中影响力节点的识别和研究有着非常重要的意义。本文对于复杂网络的拓扑结构特性进行了归纳分析,从网络的局部结构特征和边的潜在重要性方面,对复杂网络中影响力节点的识别算法进行深入研究。首先,本文介绍了复杂网络的四种模型,并对其统计特性进行了分析,认为度分布、平均路径长度和聚集系数在识别影响力节点时起到重要的作用,同时归纳总结了常用的影响力节点识别算法,并对这些算法进行了分析比较。其次,针对加权复杂网络,提出了基于证据理论和局部结构的影响力节点识别算法。该算法在发挥基于证据理论的识别算法的优势下,充分考虑网络中真实度分布,然后结合节点的邻居节点间的拓扑连接结构特征,从而得到识别影响力节点的度量值,度量值越高,对应节点的影响力越大,进而识别出有影响力的节点。然后,针对无权复杂网络,提出了基于边的潜在重要性的影响力节点识别算法。该算法根据Jaccard相似度度量了边的潜在重要性,提出了一种边加权方法。然后通过考虑网络中节点的度分布这一因素,对基于证据理论的识别算法进行了改进,之后采用k-shell分解方法来衡量节点在网络中的层次,进而得到评估节点影响力的度量值,对这些值降序排列,从而识别出有影响力的节点。最后,对于真实的数据集,在MATLAB环境下进行实验,并与几个经典算法作对比,对本文提出的两个算法进行性能分析。
【关键词】：复杂网络 影响力节点 证据理论 局部结构 潜在重要性 k-shell分解
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O157.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 复杂网络研究现状11-12
• 1.2.2 复杂网络中节点影响力评估研究现状12-13
• 1.3 本文研究内容13-14
• 1.4 本文组织结构14-16
• 第2章 复杂网络拓扑结构特性分析16-25
• 2.1 复杂网络的理论分析16-19
• 2.1.1 复杂网络的图论表示16-17
• 2.1.2 复杂网络的统计特性分析17-19
• 2.2 识别复杂网络中影响力节点的经典算法19-22
• 2.3 影响力节点的度量算法对比分析22-23
• 2.4 Dempster-Shafer证据理论23-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第3章 加权网络中影响力节点的识别算法25-34
• 3.1 引言25-26
• 3.2 基于证据理论的局部结构中心性定义26-27
• 3.3 识别加权网络中影响力节点算法ELSC27-30
• 3.3.1 算法思想27
• 3.3.2 算法设计27-30
• 3.4 实例分析30-32
• 3.5 本章小结32-34
• 第4章 无权网络中识别影响力节点的算法34-44
• 4.1 引言34-35
• 4.2 无权网络中边的潜在重要性定义35
• 4.3 识别无权网络中影响力节点算法PEW-EKSC35-40
• 4.3.1 算法思想35-36
• 4.3.2 算法设计36-40
• 4.4 实例分析40-43
• 4.5 本章小结43-44
• 第5章 实验结果和分析44-58
• 5.1 实验环境44
• 5.2 实验仿真模型和评价标准44-46
• 5.3 ELSC算法实现与实验结果分析46-53
• 5.3.1 实验数据集46-47
• 5.3.2 实验结果分析47-53
• 5.4 PEW-EKSC算法实现与实验结果分析53-56
• 5.4.1 实验数据集53-54
• 5.4.2 实验结果分析54-56
• 5.5 本章小结56-58
• 结论58-60
• 参考文献60-64
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果64-65
• 致谢65

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本文编号：1028775