复杂网络中关键节点组的挖掘与应用

发布时间：2021-06-07 02:18

　　复杂网络中的关键节点是指那些在网络结构和功能上起着重要作用的节点,学者们从不同的角度提出了许多节点重要性排序算法。但是在某些真实场景中,往往一组少量的节点起着关键的作用,称之为关键节点组。如在信息传播时,如何选取一组较少的节点使得信息的传播规模最大?在满足一定预算下,如何选取一组用户使得广告能够被更多的用户所知晓?近年有许多学者对该问题进行了深入研究,从影响力最大化,到挖掘最有影响力的传播者。算法形式则由早期的贪心算法及其改进,转变到近年较常见的启发式算法。本文根据近年的一些启发式算法思路,从节点重要性和节点间的距离两方面分析并提出了一种重要节点组挖掘的新算法。主要的研究内容和创新点有:（1）提出一种基于改进核数熵的节点重要性排序算法。本文认为节点的重要性不仅和节点的核数相关,而且和节点连接的核数多样性有关。而且为了消除核数熵受节点度的影响,本文在核数熵的基础上改进并提出了MKE算法。（2）通过分析节点的相似性,在基于中心点的社团划分算法的基础上,提出一种基于相似度的斥群距离指标,用于衡量节点与所有比此节点重要性更强的节点之间的平均相似性,并提出一种通用的节点选取算法——SNBS。（3... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

键渗模型，连边概率p为1/3[59]

然而事实上并非如度网络和指数网络中选取度最在传染病传播模型中，如果感。Kitsak 等人[27]首次利用 k-壳络中心的节点重要性比位于边 3-2 所示，该图描述的是网络使区域的节点核数为 1，位于绿色出，核数越大的节点之间的连接，当选取多个节点时可能会造成核数将分配给许多节点的核数点中，显然黄点在传播上其重且局部上只有它连接了其他核点，如核数为 3 的节点中，蓝-壳分解法无法区分这些情况。

max } ks表示的是节点 i 的邻居核数分布，| jx 和核数描述节点重要性的启发，本文认为节的影响；而且选择多个节点同时进行传播时中后期，节点连接的核数多样性和节点之间了消除度对核数熵的影响，将公式 3-2 做适当E（Modified K-shell Entropy）算法，本文记为示。1( ) ( ) ln ( )MAXksi i i j i jjM X p x p x ， | |( )ji jxp xN 所示，节点 i 连接的核数为 j 的个数为jx ，这数，因此消除了每个节点的度对核数熵的影响有 14 个节点和 15 条边的简单网络，如节点 1 、2，节点 12 连接了核数为 1、2 的节点数量分

【参考文献】：
期刊论文
[1]逾渗模型与复杂网络[J]. 李明,汪秉宏.  现代物理知识. 2015(03)
[2]基于节点相似性度量的社团结构划分方法[J]. 梁宗文,杨帆,李建平.  计算机应用. 2015(05)
[3]网络重要节点排序方法综述[J]. 任晓龙,吕琳媛.  科学通报. 2014(13)
[4]基于微博网络的影响力最大化算法[J]. 吴凯,季新生,郭进时,刘彩霞.  计算机应用. 2013(08)
[5]复杂网络链路预测[J]. 吕琳媛.  电子科技大学学报. 2010(05)

博士论文
[1]复杂网络中的社团结构探测和应用研究[D]. 何嘉林.电子科技大学 2017

硕士论文
[1]复杂网络节点相似性研究及其应用[D]. 王洪珏.华北电力大学 2016
[2]社会网络中影响力最大化问题及其扩散模型研究[D]. 韩雪.东北大学 2014
[3]复杂网络上的传染病模型研究[D]. 许鹏远.大连海事大学 2007



本文编号：3215641