【摘要】：近年來,復雜網(wǎng)絡(luò)的研究由于具有廣泛的應(yīng)用背景而受到許多領(lǐng)域?qū)W者的高度關(guān)注,人們對很多實際網(wǎng)絡(luò)的拓撲共性與數(shù)學模型展開了深入的研究。然而,實際網(wǎng)絡(luò)往往規(guī)模巨大,受限于技術(shù)和成本,我們很難獲得網(wǎng)絡(luò)的完全信息,許多復雜網(wǎng)絡(luò)的實證研究實際上是基于非完全網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)展開的。因此,如何對網(wǎng)絡(luò)進行合理抽樣,獲得較好的抽樣網(wǎng)絡(luò)以實現(xiàn)對完全網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)的準確推斷,是復雜網(wǎng)絡(luò)研究面臨的一個重要問題,大數(shù)據(jù)下網(wǎng)絡(luò)的抽樣方法設(shè)計與抽樣效果分析具有十分重要的價值。本文通過使用不同的抽樣法分別在三個不同類型的復雜網(wǎng)絡(luò)中進行抽樣,并計算不同抽樣法所得樣本網(wǎng)絡(luò)的拓撲特征量,比較其對總體初始值的估計效果,總結(jié)出適合于不同網(wǎng)絡(luò)拓撲性質(zhì)估計的抽樣方法。本文第一部分(1)是背景研究,介紹了復雜網(wǎng)絡(luò)抽樣在目前時代背景下的重要性和必要性,同時分析了當前國內(nèi)外在復雜網(wǎng)絡(luò)抽樣領(lǐng)域的研究成果和現(xiàn)狀,并闡述了本課題研究的目的。第二部分(2)是理論分析,首先介紹了復雜網(wǎng)絡(luò)抽樣的理論基礎(chǔ),包括復雜網(wǎng)絡(luò)的歷史發(fā)展過程、經(jīng)典復雜網(wǎng)絡(luò)模型的特征和構(gòu)建方法、常用網(wǎng)絡(luò)拓撲特征量的介紹。然后介紹了常見的三種抽樣方法的抽樣思路,以及基于滾雪球抽樣法和完全隨機抽樣法結(jié)合得到的兩階段抽樣法。第三部分(3-5)是方法應(yīng)用,分別將完全隨機抽樣法、隨機游走抽樣法、滾雪球抽樣法、兩階段抽樣法以不同的抽樣率分別在BA無標度網(wǎng)絡(luò)、WS小世界網(wǎng)絡(luò)、歐盟郵件通訊網(wǎng)絡(luò)中進行抽樣,利用所得樣本網(wǎng)絡(luò)計算拓撲特征量并比較其對總體的估計效果,總結(jié)出不同抽樣方法的特點,以及其在各網(wǎng)絡(luò)中估計不同拓撲性質(zhì)時的優(yōu)劣。最后一部分(6)是總結(jié),結(jié)合上述分析總結(jié)列舉適合不同網(wǎng)絡(luò)拓撲性質(zhì)估計的抽樣方法,本文結(jié)尾部分指出了論文的創(chuàng)新點以及不足之處。
[Abstract]:In recent years, the research of complex network has been highly concerned by many scholars because of its wide application background. People have deeply studied the topology commonness and mathematical model of many practical networks. However, the actual network is often large, limited by technology and cost, so it is difficult to obtain the complete information of the network. Many empirical studies of complex networks are actually based on incomplete network data. Therefore, how to reasonably sample the network and obtain a better sampling network to accurately infer the nature of the complete network is an important problem in the study of complex networks. The network sampling method design and sampling effect analysis under big data has very important value. In this paper, different sampling methods are used to sample three different types of complex networks, and the topological characteristic quantities of the sample networks obtained by different sampling methods are calculated, and the estimation results of the initial values of the samples are compared. A sampling method suitable for different network topology property estimation is summarized. The first part of this paper (1) is the background research. It introduces the importance and necessity of complex network sampling in the background of the present era, and analyzes the current research results and present situation in the field of complex network sampling at home and abroad. The purpose of this research is expounded. The second part (2) is the theoretical analysis. Firstly, the theoretical basis of complex network sampling is introduced, including the historical development process of complex network, the characteristics and construction methods of classical complex network model, and the introduction of common network topology characteristic quantity. Then it introduces the sampling ideas of three common sampling methods and the two-stage sampling method based on the combination of snowball sampling method and complete random sampling method. The third part (3-5) is the application of the method, which applies the complete random sampling method, random walk sampling method, snowball sampling method and two-stage sampling method respectively in BA scale free network and WS small world network with different sampling rates. Sampling is carried out in the EU mail communication network. The topological characteristic quantity is calculated by using the obtained sample network and its estimation effect on the whole is compared. The characteristics of different sampling methods and their advantages and disadvantages in estimating different topological properties in each network are summarized. The last part (6) is a summary. Combined with the above analysis, the sampling methods suitable for different network topology properties estimation are listed. At the end of this paper, the innovations and shortcomings of the paper are pointed out.
【學位授予單位】：桂林理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O157.5

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本文編號：2229189