复杂网络中重要节点排序及影响力度量研究

发布时间：2022-10-19 08:49

　　近十几年以来,复杂网络理论的异军突起和强力发展给人们提供了观察世界、理解世界的新视角和新工具。而事实上,绝大多数现实世界的复杂性系统,包括社会系统、信息系统、生物系统、经济与金融系统、电力与交通系统等,都可以经过时间和空间上的抽象加工,建模为网络的结构,因此,复杂系统上存在的许多问题,都可以运用网络科学的理论定量地描述和解决。网络的重要节点是指与网络中的一般节点相比,对复杂网络的结构和功能发挥重要作用的那部分少量特殊节点。显然,挖掘复杂网络中的重要节点与网络的演化、传播、同步与控制息息相关,对网络鲁棒性与可靠性的提高也有着重要意义,因此,复杂网络中重要节点挖掘的研究有着重大的理论意义与广泛的实用价值,一直以来都是网络科学领域的研究重点和热点。本文介绍了复杂网络重要节点挖掘的两个重要课题,节点重要性排序和影响力最大化问题,主要开展了以下工作:首先,我们从网络的局部性质出发,提出了一种结合节点邻居的度及节点自身的聚类系数的全新的中心性方法CLD（Clustered Local Degree）,对网络中所有节点的传播能力进行评估和排序,并通过大量实验证明CLD方法在分辨率和相关性两个评价指标... 

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 相关研究现状
        1.2.1 节点中心性的相关研究
            1.2.1.1 基于网络拓扑性质的中心性方法
            1.2.1.2 基于节点位置属性的中心性方法
            1.2.1.3 基于迭代的中心性方法
        1.2.2 社交网络影响力最大化问题的相关研究
            1.2.2.1 基于贪婪策略的影响力最大化方法
            1.2.2.2 基于网络拓扑结构的影响力最大化方法
    1.3 本文的研究工作与组织安排
        1.3.1 本文的研究工作
        1.3.2 本文的组织安排
第二章 复杂网络相关理论
    2.1 复杂网络的定义和概念
    2.2 网络的基本拓扑性质
        2.2.1 度、平均度及网络密度
        2.2.2 网络连通性与路径
        2.2.3 网络的直径、平均路径长度和效率
        2.2.4 聚类系数
        2.2.5 度分布与度异质性
        2.2.6 社团结构和模块度
    2.3 基本网络模型
        2.3.1 规则网络
        2.3.2 随机网络
        2.3.3 小世界网络
        2.3.4 无标度网络
    2.4 网络传播
        2.4.1 SI传播模型
        2.4.2 SIR传播模型
        2.4.3 SIS传播模型
    2.5 本章小结
第三章 结合度及聚类系数的节点重要性排序方法CLD
    3.1 CLD方法
    3.2 实验方法
        3.2.1 评价指标
        3.2.2 对比方法
        3.2.3 实验网络
    3.3 实验结果分析
        3.3.1 分辨率实验结果及分析(Resolution)
        3.3.2 相关性实验结果及分析(Kendall’stau)
    3.4 本章小结
第四章 基于社团结构结合CLD挖掘网络影响力初始节点集
    4.1 基于社团结构考虑影响力最大化问题
    4.2 实验方法
        4.2.1 基于社团结构排序
        4.2.2 评价模型介绍
    4.3 实验结果分析
        4.3.1 IC模型实验结果及分析
        4.3.2 LT模型实验结果及分析
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于度与集聚系数的网络节点重要性度量方法研究[J]. 任卓明,邵凤,刘建国,郭强,汪秉宏.  物理学报. 2013(12)



本文编号：3693063