作為數(shù)據(jù)挖掘中一個正在蓬勃發(fā)展的研究領(lǐng)域,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析正引起越來越多研究人員的關(guān)注。為挖掘網(wǎng)絡(luò)中的不同結(jié)構(gòu)與功能特性,該領(lǐng)域的研究焦點(diǎn)涵蓋了從中觀尺度的社區(qū)結(jié)構(gòu)到微觀視角下的節(jié)點(diǎn)重要性。一方面,社區(qū)發(fā)現(xiàn)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中一項十分重要的基礎(chǔ)性工作,它以分而治之的角度為更準(zhǔn)確地研究和理解網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、物理意義和功能行為提供一種方法。另一方面,鑒于網(wǎng)絡(luò)中不同節(jié)點(diǎn)在功能以及結(jié)構(gòu)上都存在明顯差異,如何識別特定功能和結(jié)構(gòu)上的重要節(jié)點(diǎn)也具有十分重要的研究意義。目前,針對于節(jié)點(diǎn)重要性,國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者都做了大量的研究工作。然而,大部分工作由于相關(guān)領(lǐng)域的研究進(jìn)展而并沒有與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的中觀結(jié)構(gòu)結(jié)合起來。對于近年來將節(jié)點(diǎn)重要性與社團(tuán)結(jié)構(gòu)相結(jié)合的研究,也僅是考慮社團(tuán)的最基礎(chǔ)概念而未對其進(jìn)行深層挖掘和利用。本文基于此完成了如下主要工作:第一,結(jié)合加權(quán)有向網(wǎng)絡(luò)中連邊的方向在節(jié)點(diǎn)重要性中的貢獻(xiàn),在已提出的ClusterRank算法的基礎(chǔ)上給出了改進(jìn)的節(jié)點(diǎn)重要性指標(biāo)IO-ClusterRank。該排序算法考慮了節(jié)點(diǎn)的出度鄰居和入度鄰居對其重要性的影響并分別加以區(qū)分,同時也將邊權(quán)對節(jié)點(diǎn)重要性的貢獻(xiàn)作為一個參考因素。第二,在綜合對比分析當(dāng)前主要的結(jié)構(gòu)洞定義的基礎(chǔ)上,結(jié)合社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的相關(guān)技術(shù)以及節(jié)點(diǎn)重要性的理論提出重要社區(qū)的概念。從重要社區(qū)中連接更多重要社區(qū)的節(jié)點(diǎn)更重要的角度出發(fā),提出了一種面向結(jié)構(gòu)洞的節(jié)點(diǎn)重要性排序算法。算法根據(jù)節(jié)點(diǎn)與所屬社區(qū)內(nèi)所連接節(jié)點(diǎn)的情況以及所屬社區(qū)外連接其他社區(qū)的情況來評價節(jié)點(diǎn)的重要程度。第三,基于實際數(shù)據(jù)集分別對本文所提出的IO-ClusterRank指標(biāo)和在重要社區(qū)下面向結(jié)構(gòu)洞的節(jié)點(diǎn)重要性評價指標(biāo)進(jìn)行了實驗測試及分析。首先在三個規(guī)模不同且出入度分布有所差異的加權(quán)有向網(wǎng)絡(luò)中,利用SIR模型以及Kendall’s tau相關(guān)系數(shù)對IO-clusterRank指標(biāo)以及其他主要加權(quán)有向網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)重要性評價指標(biāo)做了對比分析,結(jié)果表明在出入度差異較大的網(wǎng)絡(luò)中該指標(biāo)有明顯優(yōu)勢。其次,在四個規(guī)模不同的無向網(wǎng)絡(luò)中對基于重要社區(qū)的節(jié)點(diǎn)重要性指標(biāo)與較經(jīng)典的節(jié)點(diǎn)重要性指標(biāo)進(jìn)行了實驗結(jié)果的分析討論得出在社區(qū)清晰的網(wǎng)絡(luò)中該指標(biāo)具有明顯優(yōu)勢。
【學(xué)位單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：O157.5
【部分圖文】：

- 1 -圖 1.1 七橋問題用在計算機(jī)學(xué)科、運(yùn)籌學(xué)、控制論、信息以研究的一個強(qiáng)有力的數(shù)學(xué)工具。在 20 世圖理論，這為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究奠定了更深厚 等人對度分布進(jìn)行了延伸而擴(kuò)展到了“廣段[4]。實世界的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)即不是完全規(guī)則的也并復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型分析存在明顯的缺陷且小世界網(wǎng)絡(luò)[5]和無標(biāo)度特性[6]的提出對這一各式各樣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)其實本質(zhì)上具備統(tǒng)一

有和正在進(jìn)行的分子遺傳學(xué)實驗中所獲生物化學(xué)示例，獲得科學(xué)研究關(guān)注的另一類網(wǎng)絡(luò)類型為社是多個群體如公司之類的構(gòu)成的。人或者組織構(gòu)的某種關(guān)系來表達(dá)，如個體間的朋友關(guān)系以及公經(jīng)驗性研究方面有著最悠久的歷史以及出色的表世界中，同時也直接或間接地借用了大量的數(shù)學(xué)究。社交網(wǎng)絡(luò)起初的研究規(guī)模是比較小的，如經(jīng)典，如圖 1.2 所示。這個網(wǎng)絡(luò)表示的是一所北美大關(guān)系圖，構(gòu)成整個網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)僅有 34 個。相節(jié)點(diǎn)規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)，這樣的規(guī)模顯得過于微小。理同等的規(guī)模，如整個世界的總?cè)丝跀?shù)就可以視為網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)鑒于驅(qū)動構(gòu)成聯(lián)系的范圍而僅限制為網(wǎng)絡(luò)社交平臺的發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模已到型社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及特性的研究則正處于一個初始

圖 2.2 一個關(guān)于結(jié)構(gòu)洞的實例[35]絡(luò)中的結(jié)構(gòu)洞特性給出了一種判定節(jié)點(diǎn)重要在所處社團(tuán)中的地位以及與它所連接的其他t 這一學(xué)習(xí)排序算法，結(jié)合多種結(jié)構(gòu)洞的度小型網(wǎng)絡(luò)的實驗中取得了相對理想的結(jié)果[36]標(biāo)，該指標(biāo)在 Twitter 用戶所構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)絡(luò)中 25%的信息擴(kuò)散[37]。Yang 等人參照過程中將各節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的功能分為三種：了這三種不同的對象對信息傳遞的影響。其強(qiáng)大的影響力，結(jié)構(gòu)橋接者掌控著社區(qū)之間著至關(guān)重要的作用[38]。研究節(jié)點(diǎn)重要性意味著在定義重要性的過程時需要對鄰居所處的社區(qū)屬性進(jìn)行考察，個體和社區(qū)分別對節(jié)點(diǎn)重要性的影響，但另
【參考文獻(xiàn)】

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1 韓忠明;吳楊;譚旭升;段大高;楊偉杰;;面向結(jié)構(gòu)洞的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)排序[J];物理學(xué)報;2015年05期

2 蘇曉萍;宋玉蓉;;利用鄰域“結(jié)構(gòu)洞”尋找社會網(wǎng)絡(luò)中最具影響力節(jié)點(diǎn)[J];物理學(xué)報;2015年02期

3 任曉龍;呂琳媛;;網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)排序方法綜述[J];科學(xué)通報;2014年13期

4 趙之瀅;于海;朱志良;汪小帆;;基于網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)傳播影響力分析[J];計算機(jī)學(xué)報;2014年04期

5 王延慶;;基于接連失效的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性評估[J];網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用;2008年03期

6 劉永奇,謝開;從調(diào)度角度分析8.14美加大停電[J];電網(wǎng)技術(shù);2004年08期

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本文編號：2851613