大數(shù)據(jù)中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)拓?fù)洳环�(wěn)定性的評(píng)估模型設(shè)計(jì)
本文選題：大數(shù)據(jù) + 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)拓?fù)?/strong> ； 參考：《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年15期
【摘要】：大數(shù)據(jù)中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜且具有明顯的不穩(wěn)定性,當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)拓?fù)洳环�(wěn)定性評(píng)估模型大多依據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法理論,從不同角度表示具有不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性的網(wǎng)絡(luò)元件,獲取的評(píng)估結(jié)果不充分、不可靠。為此,提出一種新的大數(shù)據(jù)中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)拓?fù)洳环�(wěn)定性評(píng)估模型,通過(guò)節(jié)點(diǎn)收縮法對(duì)大數(shù)據(jù)中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性進(jìn)行評(píng)估。針對(duì)大數(shù)據(jù)中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)拓?fù)洳环�(wěn)定性的評(píng)估,結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)豐富熵的內(nèi)涵,將事件的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)在效用系數(shù)空間中的平均值看作網(wǎng)絡(luò)的效用風(fēng)險(xiǎn)熵,依據(jù)得到的效用風(fēng)險(xiǎn)熵對(duì)效用風(fēng)險(xiǎn)熵權(quán)重進(jìn)行計(jì)算。將節(jié)點(diǎn)收縮法和效用風(fēng)險(xiǎn)熵權(quán)重結(jié)合在一起,重新考慮權(quán)重的影響,給出新的大數(shù)據(jù)中網(wǎng)絡(luò)凝聚度,得到大數(shù)據(jù)中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)拓?fù)洳环�(wěn)定性評(píng)估模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法評(píng)估可靠性很高。
[Abstract]:In big data, the topological structure of network nodes is complex and has obvious instability. Most of the current evaluation models of network nodes' topological instability are based on the theory of social network analysis method. The network elements with different topology characteristics are represented from different angles, and the evaluation results are not sufficient and reliable. In this paper, a new evaluation model of topology instability of network nodes in big data is proposed, and the importance of network nodes in big data is evaluated by the method of node contraction. In view of the evaluation of topological instability of network nodes in big data and the rich entropy of risk function, the average value of event risk function in utility coefficient space is regarded as the utility risk entropy of network. The weight of utility risk entropy is calculated according to the obtained utility risk entropy. This paper combines the node contraction method with the utility risk entropy weight, reconsiders the influence of the weight, gives the network cohesion degree in big data, and obtains the topology instability evaluation model of the network node in big data. The experimental results show that the proposed method is highly reliable.
【作者單位】： 安陽(yáng)學(xué)院計(jì)算機(jī)系;
【基金】：陜西省教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目(14JK2105) 西安外事學(xué)院教學(xué)改革研究項(xiàng)目(2015B08)資助
【分類號(hào)】：TP393.08
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，本文編號(hào)：1848216
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