【摘要】：隨著信息技術的快速發(fā)展,人類的生活環(huán)境也更加網絡化。對網絡中的關鍵節(jié)點進行識別和保護具有十分重要的意義,例如準確地識別網絡中關鍵節(jié)點并將其作為信息源,能夠有效地促進信息的傳播,同理也可以抑制病毒的傳播。在識別最有影響力節(jié)點中心性算法中,K-truss分解能夠有效地識別最有影響力節(jié)點。然而,K-truss分解僅僅考慮了邊的聚類特性,無法分解網絡中的假核結構。因此,我們在邊的聚類特性的基礎上,又同時考慮了邊的擴散特性,并分別在識別網絡中最有影響力節(jié)點、優(yōu)化網絡結構以促進信息傳播和抑制病毒傳播上做了相應的工作。具體總結如下:1.通過考慮網絡中邊的擴散特性和K-truss分解中邊的聚類特性,提出了一種可以有效地識別最有影響力節(jié)點的中心性算法,該算法可以消除網絡中的假核結構,即互相緊密連接的局部聚類拓撲網絡結構,對識別最有影響力節(jié)點的不利因素。同時在六個真實網絡拓撲中,與其它經典的中心性算法相比,我們發(fā)現(xiàn)提出的擴散K-truss分解算法能夠有效地提高識別最有影響力節(jié)點的準確性。2.考慮邊的聚類特性和擴散特性之間的制約關系,提出了一種促進信息傳播的網絡結構優(yōu)化算法。將該算法應用在四個真實的網絡進行結構優(yōu)化,使用經典的獨立級聯(lián)模型來驗證網絡結構優(yōu)化前后信息傳播的有效范圍。結果表明,使用提出的算法優(yōu)化后的網絡拓撲可以有效提高信息傳播范圍。并且,優(yōu)化后的網絡其葉子節(jié)點數(shù)目降低,聚類系數(shù)降低以及平均路徑長度降低。3.考慮網絡中邊的聚類特性和擴散特性之間的制約關系,提出了一種能夠抑制病毒傳播的結構優(yōu)化算法。并在四個真實網絡中使用經典的病毒傳播SIR模型來對比網絡結構優(yōu)化前后病毒傳播的有效范圍和擴散速度的變化。實驗結果表明,通過算法優(yōu)化后的網絡拓撲可以有效抑制病毒的傳播,減小病毒的傳播范圍和降低擴散速度,網絡的病毒傳播閾值提高。并且,優(yōu)化后的網絡其最大度,網絡邊的總聚類能力和擴散能力會降低。
【圖文】：

圖 2.1 網絡拓撲結構ll 分解：考慮的只是其周圍鄰居的數(shù)目，并簡單的認為對于相同的節(jié)點其在網。而 Kisak 等人[19]認為在很多網絡中節(jié)點的位置信息比它的鄰居信息置信息衡量節(jié)點的重要性。也就是說，如果一個節(jié)點位于網絡中的核力將比那些位于網絡邊緣的節(jié)點的影響力高。因此，Kisak 等人將節(jié)點要性的指標，并利用 K-shell 分解算法來分解網絡以獲得節(jié)點的影響力程如下，

圖 2.1 網絡拓撲結構其周圍鄰居的數(shù)目，并簡單的認為對于相同的等人[19]認為在很多網絡中節(jié)點的位置信息比它節(jié)點的重要性。也就是說，，如果一個節(jié)點位于位于網絡邊緣的節(jié)點的影響力高。因此，Kisa，并利用 K-shell 分解算法來分解網絡以獲得節(jié)
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：O157.5;TP301.6

【參考文獻】

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本文編號：2705198