【摘要】：動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍十分廣泛,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)、分子結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)等均可以利用動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行相關(guān)分析。動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)在于其動(dòng)態(tài)性,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)會(huì)隨網(wǎng)絡(luò)演化過(guò)程不斷發(fā)生變化,這些變化中可能存在我們不希望出現(xiàn)的異常變化。對(duì)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)異常變化的檢測(cè)有助于我們及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常,了解網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢(shì),在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中具有重要的意義。本文以動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為研究對(duì)象,檢測(cè)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的趨勢(shì)性異常變化,突發(fā)性異常變化,并識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中可能的異常鏈接行為。本文的主要工作如下:1.提出了一個(gè)面向動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的異常結(jié)構(gòu)變化檢測(cè)研究框架,主要包括動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)特征提取,動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)性異常變化檢測(cè),動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)性異常變化檢測(cè)和動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)異常鏈接檢測(cè)四個(gè)部分,該框架的提出為后續(xù)的研究奠定了基礎(chǔ)。2.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不顯著趨勢(shì)性異常變化是動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)異常變化的一種形式,不顯著趨勢(shì)性異常變化由于變化幅度較小所以難以被識(shí)別網(wǎng)絡(luò)突發(fā)性異常變化的方法發(fā)現(xiàn)。針對(duì)這一問(wèn)題,本文利用統(tǒng)計(jì)學(xué)中數(shù)據(jù)趨勢(shì)性檢測(cè)的方法Cox-stuart test,結(jié)合可變滑動(dòng)窗口策略進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分,設(shè)計(jì)了一個(gè)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)性異常變化檢測(cè)模型。通過(guò)引入可變滑動(dòng)窗口,本文的方法能夠更精確的識(shí)別網(wǎng)絡(luò)發(fā)生趨勢(shì)性異常變化的時(shí)間段。我們利用此方法在真實(shí)數(shù)據(jù)集上對(duì)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的趨勢(shì)性異常變化進(jìn)行了檢測(cè),檢測(cè)出的網(wǎng)絡(luò)異常變化時(shí)間與真實(shí)異常事件發(fā)生時(shí)間基本基本吻合,驗(yàn)證了方法的有效性。3.動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的突發(fā)性異常變化檢方法在實(shí)際應(yīng)用中更為廣泛,傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)性變化檢測(cè)方法主要基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征,但面對(duì)大規(guī)模復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)時(shí)我們難以提取出準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征。針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出了一種利用網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)性異常變化檢測(cè)的方法,該方法將特征提取作為表示學(xué)習(xí)問(wèn)題來(lái)自動(dòng)化整個(gè)過(guò)程,通過(guò)分析經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)處理后的節(jié)點(diǎn)在空間中的分布情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)性異常變化檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)處理后的網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)特征提取上的效果較原始網(wǎng)絡(luò)更為有效。4.動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的異常鏈接行為很可能是造成網(wǎng)絡(luò)異常變化的原因,對(duì)異常鏈接行為的直觀理解是本來(lái)不太可能發(fā)生鏈接關(guān)系的節(jié)點(diǎn)發(fā)生了鏈接關(guān)系。本文基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)方法設(shè)計(jì)了一個(gè)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)異常鏈接行為檢測(cè)方法,利用經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)后的節(jié)點(diǎn)間的相近程度描述節(jié)點(diǎn)間存在鏈接關(guān)系概率的大小,低概率的鏈接行為被檢測(cè)為異常鏈接行為。本文的方法能夠檢測(cè)當(dāng)前時(shí)間段異常鏈接占全部鏈接的比例并指出最有可能是異常鏈接的幾個(gè)鏈接行為。方法由于考慮了節(jié)點(diǎn)間更多、更深層的隱含關(guān)系,在真實(shí)數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)要優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
【圖文】：

第二章 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)異常結(jié)構(gòu)變化檢測(cè)框架接的概率，依據(jù)這個(gè)鏈接概率值，較大概率存在鏈接關(guān)系的節(jié)點(diǎn)在未來(lái)的時(shí)刻發(fā)生鏈接，們認(rèn)為是正常鏈接行為。但如果很小概率發(fā)生鏈接關(guān)系的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生了鏈接，我們認(rèn)這樣的鏈接行為是異常的。因此，如何定義兩個(gè)節(jié)點(diǎn)可能存在鏈接的概率是解決此問(wèn)題關(guān)鍵。.3 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)異常結(jié)構(gòu)變化檢測(cè)框架針對(duì)上節(jié)提到的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)異常結(jié)構(gòu)變化檢測(cè)研究中的關(guān)鍵問(wèn)題，本節(jié)設(shè)計(jì)了一種面向態(tài)網(wǎng)絡(luò)的異常結(jié)構(gòu)變化檢測(cè)研究框架，該框架中介紹了動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建，動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)勢(shì)性異常變化檢測(cè)，動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)性異常變化檢測(cè)與異常鏈接檢測(cè)，如圖 2.1 所示。

第二章 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)異常結(jié)構(gòu)變化檢測(cè)框架郵件的內(nèi)容一般也是不同的。個(gè)體本身的差異和個(gè)體間交互行為的差異在務(wù)中是必須考慮的，但在另一些網(wǎng)絡(luò)分析任務(wù)中這些差異不是影響分析結(jié)可以一概而論。絡(luò)節(jié)點(diǎn)的異質(zhì)性不是本文的研究重點(diǎn)，因此為了簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)，我們僅網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)間的交互關(guān)系也不存在區(qū)別，，但是區(qū)分方向性。上述郵件象表示過(guò)程如圖 2.2 所示。
【學(xué)位授予單位】：戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP393.0

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2604090