两种复杂网络社团度量指标研究

发布时间：2020-12-29 13:04

　　近些年,由于对复杂网络的深入研究,越来越多的系统能够被抽象为复杂网络进行研究.例如错综复杂的航空公司航线构成航空网络,人际交往关系构成社交网络.而复杂网络类型众多,不同规模和不同类型的网络结构表现出不同的特性,从而衍生出许多方法用于研究复杂网络这一多学科多领域交叉的课题.其中对网络的社团结构研究就是当前研究的一个热点.目前的社团研究中有两大重要方向一个是社团划分理论及算法研究,另一个则是社团性质研究.在社团性质研究中,如何构建社团性质的度量指标是一个开放课题,本文则重点对社团度量指标进行研究,基于结构熵、临界状态函数等理论提出了两个新的度量指标,并对构建的复杂网络、真实复杂网络进行度量研究,结果表明了这些度量指标的合理性.本文的主要贡献在于:一、基于结构熵建立了社团的复杂性度量指标.不仅社团内部的结构复杂性而且社团之间的复杂性也被考虑.一方面在非广延熵中融合了度与介数,而且将其与绝对密度结合用于度量社团内部结构的复杂性,另一方面,考虑社团之间节点的信息量和相邻节点的相似性用于度量社团之间的复杂性.二、基于临界状态函数建立了社团重要性度量指标.通过改进经典的重整化方法,在重整化过程中考虑... 

【文章来源】：湖北民族大学湖北省

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及研究意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文的主要研究方法
    1.4 论文的组织结构
第2章 几类常见的度量指标
    2.1 几类复杂网络度量指标
        2.1.1 基于单个节点的度量指标
        2.1.2 基于所有节点的度量指标
    2.2 经典的复杂网络社团度量指标
        2.2.1 社团划分方法
        2.2.2 聚类系数
第3章 基于结构熵的社团复杂性度量
    3.1 引言
    3.2 经典的网络复杂性度量模型
        3.2.1 一种推广的非广延熵
        3.2.2 相邻节点相似性
    3.3 社团复杂性度量模型
        3.3.1 经典的社团复杂性度量模型
        3.3.2 基于结构熵的社团复杂性度量模型
    3.4 算例
        3.4.1 小世界网络
        3.4.2 无标度网络
        3.4.3 随机网络
        3.4.4 实际网络
    3.5 本章总结
第4章 基于临界状态函数的社团影响力度量
    4.1 引言
    4.2 基于临界状态函数的简单的社团影响力度量模型
        4.2.1 网络重整化
        4.2.2 简单的社团影响力度量方法
    4.3 社团复杂性与临界状态函数
    4.4 加权的临界状态函数模型及算例
    4.5 实际网络社团影响力识别
        4.5.1 9 /11恐怖组织网络
        4.5.2 美国航空网络
        4.5.3 美国政治书籍网络
    4.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间的研究成果、参加学术会议及获奖
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]一个改进的复杂网络复杂性度量方法[J]. 雷明礼,魏代俊.  湖北民族学院学报(自然科学版). 2019(04)
[2]基于无标度网络的绿色出行选择行为研究[J]. 郑君君,张兵,程翼,许明嫄,李润发.  中国管理科学. 2019(10)
[3]Totally homogeneous networks[J]. Dinghua Shi,Linyuan Lü,Guanrong Chen.  National Science Review. 2019(05)
[4]基于动态无标度网络的信息策略与羊群行为演化研究[J]. 王宗润,潘城城.  中国管理科学. 2018(12)
[5]复杂网络中Top-k影响力节点的识别算法[J]. 宋甲秀,杨晓翠,张曦煌.  计算机科学与探索. 2018(06)
[6]基于矢量影响力聚类系数的高效有向网络社团划分算法[J]. 邓小龙,翟佳羽,尹栾玉.  电子与信息学报. 2017(09)
[7]基于领域相似度的复杂网络节点重要度评估算法[J]. 阮逸润,老松杨,王竣德,白亮,陈立栋.  物理学报. 2017(03)
[8]基于AHP-熵权法的复杂网络关键节点识别方法[J]. 严栋,张世斌,宗康,胡志华.  广西大学学报(自然科学版). 2016(06)
[9]基于社团结构的节点的影响力分析[J]. 朱晓霞,赵雪,刘萌萌.  计算机应用研究. 2017(09)
[10]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)

硕士论文
[1]基于熵的复杂网络结构特性研究[D]. 张齐.西南大学 2017



本文编号：2945688