基于信息融合的复杂网络节点重要性研究
发布时间：2021-03-10 18:19
复杂网络中节点重要性排序是当前学术界的研究热点之一,研究复杂网络中的关键节点对于改善复杂网络的可靠性有十分重要的意义和广泛的应用价值。近年来,许多研究人员对复杂网络进行了深入的分析,提出了许多研究成果。本文从多属性和多层复杂网络分析的角度出发,研究复杂网络中的节点重要性排序方法。本文提出一种融合度与聚类系数的节点重要性排序算法。首先,分别计算节点的度值和聚类系数;然后,通过熵权法计算度和聚类系数对应的权重值,进而计算节点的权重因子;最后,结合权重因子以及度和聚类系数计算节点重要性。使用真实复杂网络对本文算法进行了实验,结果表明本文提出的算法相对于一些传统的算法有一定的优越性。本文提出一种基于支持向量机的多层复杂网络节点重要性排序算法。首先,运用证据理论对节点的重要性进行评价;在此基础上,提出了计算复杂度较低的三个简单指标,并采用支持向量机来寻找简单指标与证据理论评价之间的映射规则;最后,使用该映射模型来计算网络节点的重要性。本文使用真实多层复杂网络数据集对提出的算法进行了实验。该论文有图19幅,表13个,参考文献82篇。
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无标度网络的度数分布示意图
工程硕士专业学位论文16图2-8MDD算法示意图，其中=0.7Figure2-8diagramofMDD,=0.7上图表示MDD算法的计算过程。初始化阶段，的值和度值相同。首先，如果节点度值为1，则将其删除，此时这些节点的为1；由图可以看出，节点A和被删除节点互为邻居，重新给节点A赋值：()=3+0.7*2=4.4；接下来重复上述过程，将值最小的节点依次删除，此时这些节点的为3，()=0+0.7*5=3.5；最终，节点A被删除，当所有节点均被删除时，算法结束。由上图可得知，K-核分解划分的层次不如MDD算法多，尽管如此，MDD算法仍然有一定的局限性，针对该算法还需要进一步的完善。2.3.4基于网络多属性融合的排序方法近年来，针对多属性融合的排序算法的研究取得了较好的成果，下面主要介绍其中两种。（1）Cnc+算法研究表明，节点的度值越大，节点的邻居节点越靠近网络中心位置，该节点影响力越大。在此基础上，Joonhyun等人[57]提出了Cnc+算法，该算法同时考虑了节点的度值和其邻居节点信息的Ks值。如果给定节点，其重要性的计算公式如下所示：()=∑()∈()，(2-15)()表示节点的邻居节点集合，()表示节点的Ks值。在此基础上，考虑到节点有多级邻居节点，提出了一种增强的近邻核数算法Cnc+。对于任意节点，其重要性的计算公式如下所示：+()=∑()∈()，(2-16)其中，()是节点的邻居节点集合。研究发现，和Cnc相比，算法Cnc+
3融合度与聚类系数的节点重要性排序算法27所以本章这五种算法作为对比方法。另外，为了确定本章算法在实验网络中准确度的整体效果，引入平均准确度，它能够反映出算法准确度分布的集中趋势，直观简明。下面将具体介绍本章算法的实验过程。（1）小型网络该节点范围内本章使用美国大学生足球网络（football）[67]和新西兰海豚网络（Dolphin）[68]进行实验。其中，足球网络（简称：Football）是一个复杂社会网络，由115个节点，613条连边构成，节点表示足球队，连边表示两只球队之间进行过一场比赛。新西兰海豚网络（简称：dolphin）中是根据对新西兰宽吻海豚的生活习性的观察而形成的一种复杂的社会网络，由58个节点，159条连边构成，节点表示海豚，连表示两只海豚经常在一起活动。其中足球网络可视化结构图结构如图3-2所示。图3-2Football网络示意图Figure3-2Footballnetworkdiagram接下来，通过实验测验六种算法的准确性，传播模型使用SIR传播模型。详细的实验结果如图3-3所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]时序网络中关键节点的识别方法研究进展[J]. 陈诗,任卓明,刘闯,张子柯. 电子科技大学学报. 2020(02)
[2]多层网络节点重要性排序研究[J]. 王娟,石磊,王祖俪. 计算机应用研究. 2018(06)
[3]多层网络和含时网络的相关问题研究[J]. 辜姣,郭龙,江健,池丽平,李炜. 复杂系统与复杂性科学. 2016(01)
[4]基于复杂网络的微博信息传播机理分析与模型构建[J]. 田占伟,王亮,刘臣. 情报科学. 2015(09)
[5]从单层网络到多层网络——结构、动力学和功能[J]. 陆君安. 现代物理知识. 2015(04)
[6]多层复杂网络理论研究进展:概念、理论和数据[J]. 张欣. 复杂系统与复杂性科学. 2015(02)
[7]复杂网络的节点重要性综合评价[J]. 秦李,杨子龙,黄曙光. 计算机科学. 2015(02)
[8]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)
[9]DS证据理论研究进展及相关问题探讨[J]. 韩德强,杨艺,韩崇昭. 控制与决策. 2014(01)
[10]复杂网络及其研究现状概述[J]. 王娟. 现代计算机(专业版). 2013(34)
博士论文
[1]复杂动力网络的拓扑识别：从单层到多层[D]. 王赢飞.武汉大学 2016
[2]复杂网络节点影响力模型及其应用[D]. 王益文.浙江大学 2015
硕士论文
[1]多重网络上的传播动力学研究[D]. 聂啸宇.华东师范大学 2017
本文编号：3075069
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
无标度网络的度数分布示意图
工程硕士专业学位论文16图2-8MDD算法示意图，其中=0.7Figure2-8diagramofMDD,=0.7上图表示MDD算法的计算过程。初始化阶段，的值和度值相同。首先，如果节点度值为1，则将其删除，此时这些节点的为1；由图可以看出，节点A和被删除节点互为邻居，重新给节点A赋值：()=3+0.7*2=4.4；接下来重复上述过程，将值最小的节点依次删除，此时这些节点的为3，()=0+0.7*5=3.5；最终，节点A被删除，当所有节点均被删除时，算法结束。由上图可得知，K-核分解划分的层次不如MDD算法多，尽管如此，MDD算法仍然有一定的局限性，针对该算法还需要进一步的完善。2.3.4基于网络多属性融合的排序方法近年来，针对多属性融合的排序算法的研究取得了较好的成果，下面主要介绍其中两种。（1）Cnc+算法研究表明，节点的度值越大，节点的邻居节点越靠近网络中心位置，该节点影响力越大。在此基础上，Joonhyun等人[57]提出了Cnc+算法，该算法同时考虑了节点的度值和其邻居节点信息的Ks值。如果给定节点，其重要性的计算公式如下所示：()=∑()∈()，(2-15)()表示节点的邻居节点集合，()表示节点的Ks值。在此基础上，考虑到节点有多级邻居节点，提出了一种增强的近邻核数算法Cnc+。对于任意节点，其重要性的计算公式如下所示：+()=∑()∈()，(2-16)其中，()是节点的邻居节点集合。研究发现，和Cnc相比，算法Cnc+
3融合度与聚类系数的节点重要性排序算法27所以本章这五种算法作为对比方法。另外，为了确定本章算法在实验网络中准确度的整体效果，引入平均准确度，它能够反映出算法准确度分布的集中趋势，直观简明。下面将具体介绍本章算法的实验过程。（1）小型网络该节点范围内本章使用美国大学生足球网络（football）[67]和新西兰海豚网络（Dolphin）[68]进行实验。其中，足球网络（简称：Football）是一个复杂社会网络，由115个节点，613条连边构成，节点表示足球队，连边表示两只球队之间进行过一场比赛。新西兰海豚网络（简称：dolphin）中是根据对新西兰宽吻海豚的生活习性的观察而形成的一种复杂的社会网络，由58个节点，159条连边构成，节点表示海豚，连表示两只海豚经常在一起活动。其中足球网络可视化结构图结构如图3-2所示。图3-2Football网络示意图Figure3-2Footballnetworkdiagram接下来，通过实验测验六种算法的准确性，传播模型使用SIR传播模型。详细的实验结果如图3-3所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]时序网络中关键节点的识别方法研究进展[J]. 陈诗,任卓明,刘闯,张子柯. 电子科技大学学报. 2020(02)
[2]多层网络节点重要性排序研究[J]. 王娟,石磊,王祖俪. 计算机应用研究. 2018(06)
[3]多层网络和含时网络的相关问题研究[J]. 辜姣,郭龙,江健,池丽平,李炜. 复杂系统与复杂性科学. 2016(01)
[4]基于复杂网络的微博信息传播机理分析与模型构建[J]. 田占伟,王亮,刘臣. 情报科学. 2015(09)
[5]从单层网络到多层网络——结构、动力学和功能[J]. 陆君安. 现代物理知识. 2015(04)
[6]多层复杂网络理论研究进展:概念、理论和数据[J]. 张欣. 复杂系统与复杂性科学. 2015(02)
[7]复杂网络的节点重要性综合评价[J]. 秦李,杨子龙,黄曙光. 计算机科学. 2015(02)
[8]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)
[9]DS证据理论研究进展及相关问题探讨[J]. 韩德强,杨艺,韩崇昭. 控制与决策. 2014(01)
[10]复杂网络及其研究现状概述[J]. 王娟. 现代计算机(专业版). 2013(34)
博士论文
[1]复杂动力网络的拓扑识别：从单层到多层[D]. 王赢飞.武汉大学 2016
[2]复杂网络节点影响力模型及其应用[D]. 王益文.浙江大学 2015
硕士论文
[1]多重网络上的传播动力学研究[D]. 聂啸宇.华东师范大学 2017
本文编号：3075069
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