發(fā)布時間：2017-10-14 03:32

  本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的影響力節(jié)點識別算法的研究

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【摘要】：隨著計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)成為國內(nèi)外學者研究的重要課題。在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究過程中,研究人員收集了大量真實的數(shù)據(jù),并總結(jié)了不同領(lǐng)域復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特征,發(fā)現(xiàn)對于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中影響力節(jié)點的識別和研究有著非常重要的意義。本文對于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)特性進行了歸納分析,從網(wǎng)絡(luò)的局部結(jié)構(gòu)特征和邊的潛在重要性方面,對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中影響力節(jié)點的識別算法進行深入研究。首先,本文介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的四種模型,并對其統(tǒng)計特性進行了分析,認為度分布、平均路徑長度和聚集系數(shù)在識別影響力節(jié)點時起到重要的作用,同時歸納總結(jié)了常用的影響力節(jié)點識別算法,并對這些算法進行了分析比較。其次,針對加權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),提出了基于證據(jù)理論和局部結(jié)構(gòu)的影響力節(jié)點識別算法。該算法在發(fā)揮基于證據(jù)理論的識別算法的優(yōu)勢下,充分考慮網(wǎng)絡(luò)中真實度分布,然后結(jié)合節(jié)點的鄰居節(jié)點間的拓撲連接結(jié)構(gòu)特征,從而得到識別影響力節(jié)點的度量值,度量值越高,對應(yīng)節(jié)點的影響力越大,進而識別出有影響力的節(jié)點。然后,針對無權(quán)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),提出了基于邊的潛在重要性的影響力節(jié)點識別算法。該算法根據(jù)Jaccard相似度度量了邊的潛在重要性,提出了一種邊加權(quán)方法。然后通過考慮網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的度分布這一因素,對基于證據(jù)理論的識別算法進行了改進,之后采用k-shell分解方法來衡量節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的層次,進而得到評估節(jié)點影響力的度量值,對這些值降序排列,從而識別出有影響力的節(jié)點。最后,對于真實的數(shù)據(jù)集,在MATLAB環(huán)境下進行實驗,并與幾個經(jīng)典算法作對比,對本文提出的兩個算法進行性能分析。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 影響力節(jié)點 證據(jù)理論 局部結(jié)構(gòu) 潛在重要性 k-shell分解
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點影響力評估研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文研究內(nèi)容13-14
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)特性分析16-25
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論分析16-19
• 2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的圖論表示16-17
• 2.1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計特性分析17-19
• 2.2 識別復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中影響力節(jié)點的經(jīng)典算法19-22
• 2.3 影響力節(jié)點的度量算法對比分析22-23
• 2.4 Dempster-Shafer證據(jù)理論23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第3章 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中影響力節(jié)點的識別算法25-34
• 3.1 引言25-26
• 3.2 基于證據(jù)理論的局部結(jié)構(gòu)中心性定義26-27
• 3.3 識別加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中影響力節(jié)點算法ELSC27-30
• 3.3.1 算法思想27
• 3.3.2 算法設(shè)計27-30
• 3.4 實例分析30-32
• 3.5 本章小結(jié)32-34
• 第4章 無權(quán)網(wǎng)絡(luò)中識別影響力節(jié)點的算法34-44
• 4.1 引言34-35
• 4.2 無權(quán)網(wǎng)絡(luò)中邊的潛在重要性定義35
• 4.3 識別無權(quán)網(wǎng)絡(luò)中影響力節(jié)點算法PEW-EKSC35-40
• 4.3.1 算法思想35-36
• 4.3.2 算法設(shè)計36-40
• 4.4 實例分析40-43
• 4.5 本章小結(jié)43-44
• 第5章 實驗結(jié)果和分析44-58
• 5.1 實驗環(huán)境44
• 5.2 實驗仿真模型和評價標準44-46
• 5.3 ELSC算法實現(xiàn)與實驗結(jié)果分析46-53
• 5.3.1 實驗數(shù)據(jù)集46-47
• 5.3.2 實驗結(jié)果分析47-53
• 5.4 PEW-EKSC算法實現(xiàn)與實驗結(jié)果分析53-56
• 5.4.1 實驗數(shù)據(jù)集53-54
• 5.4.2 實驗結(jié)果分析54-56
• 5.5 本章小結(jié)56-58
• 結(jié)論58-60
• 參考文獻60-64
• 攻讀碩士學位期間承擔的科研任務(wù)與主要成果64-65
• 致謝65

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6 王s鮯，

本文編號：1028775