【摘要】：為了抑制病毒在網(wǎng)絡(luò)中快速爆發(fā),快速有效的免疫策略將有助于減少病毒帶來的巨大損失,隨機(jī)免疫、目標(biāo)免疫、熟人免疫以及多種改進(jìn)的免疫策略已經(jīng)被提出.目前基于節(jié)點(diǎn)重要性的免疫策略主要關(guān)注該節(jié)點(diǎn)的度大小,而忽略了與其相鄰的不同節(jié)點(diǎn)的重要性并不相同.基于節(jié)點(diǎn)的重要性提出一種改進(jìn)的免疫策略——基于節(jié)點(diǎn)度與聚類系數(shù)的病毒免疫算法(Virus immunization based on degree and clustering coefficient of node,IDCC).通過考慮節(jié)點(diǎn)的度信息和與其鄰居節(jié)點(diǎn)間的連接緊密程度計(jì)算節(jié)點(diǎn)重要性,選擇用聚類系數(shù)表示連接緊密程度,并計(jì)算節(jié)點(diǎn)的度大小與聚類系數(shù)之和,選擇和值較大的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行免疫.在人工合成網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)的大學(xué)郵件網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)免疫模型并記錄感染的節(jié)點(diǎn)數(shù)目.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,使用IDCC免疫策略后,更能抑制病毒傳播,且在免疫比例低于20%時(shí),IDCC免疫策略效率最高.
[Abstract]:In order to suppress the rapid outbreak of virus in the network, rapid and effective immunization strategy will help to reduce the huge losses caused by the virus. Random immunization, target immunization, acquaintance immunization and many improved immunization strategies have been proposed. At present, the immune strategy based on the importance of the node focuses on the degree of the node, but neglects the different importance of the adjacent nodes. Based on the importance of nodes, an improved immune strategy named (Virus immunization based on degree and clustering coefficient of node,IDCC (virus immune algorithm based on node size and clustering coefficient) is proposed. The importance of nodes is calculated by considering the degree information of nodes and the tightness degree between nodes and their neighbors. The clustering coefficient is chosen to express the degree of connection, and the sum of degree and clustering coefficient is calculated. Select the node with higher value to be immunized. The immune model is implemented in synthetic networks and real college mail networks and the number of infected nodes is recorded. The results showed that the IDCC immunization strategy could inhibit the transmission of the virus more effectively, and the efficiency of the IDCC immunization strategy was the highest when the immune ratio was lower than 20%.
【作者單位】： 安徽大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;安徽大學(xué)協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“863”計(jì)劃)(2015AA124102) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61402006,61175046) 安徽省自然科學(xué)基金(1508085MF113) 安徽省高等學(xué)校省級(jí)自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(KJ2013A016) 教育部留學(xué)回國(guó)人員科研啟動(dòng)基金(第49批)
【分類號(hào)】：O157.5

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本文編號(hào)：2270728