真實(shí)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中存在的異構(gòu)性導(dǎo)致各個(gè)節(jié)點(diǎn)在結(jié)構(gòu)和功能上扮演著截然不同的角色。因此,挖掘復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)顯得至關(guān)重要,并且越來越受到網(wǎng)絡(luò)科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科的廣泛關(guān)注。挖掘網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)有助于我們控制流行病的爆發(fā),為電子商務(wù)產(chǎn)品精準(zhǔn)投放廣告,預(yù)測科學(xué)出版物的受歡迎程度,等等。從網(wǎng)絡(luò)傳播動(dòng)力學(xué)的角度來看,關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)也被稱為最有影響力的傳播源,能夠最大范圍地將疾病、信息等傳播至整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息挖掘關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)是常用的方法之一。本文從網(wǎng)絡(luò)的全局屬性、局部屬性和全局-局部屬性三個(gè)角度出發(fā),結(jié)合傳播動(dòng)力學(xué),針對真實(shí)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的挖掘算法展開研究,主要工作包括:（1）基于網(wǎng)絡(luò)全局屬性的中心性算法常被用于挖掘網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),然而,這些在特定條件下提出的算法容易忽略鄰居節(jié)點(diǎn)屬性帶來的影響。通過融合鄰居節(jié)點(diǎn)的屬性信息,本文提出了一種基于迭代資源分配（Iterative Resource Allocation,IRA）的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘算法。在這個(gè)過程中,節(jié)點(diǎn)的資源是根據(jù)鄰居的屬性而分配得到的。在一定的迭代次數(shù)后,每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的資源量趨于穩(wěn)定,利用節(jié)點(diǎn)的最終資源對關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排序。IRA算... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：125 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

–4中左圖表示的是使用兩種不同的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘算法獲得前20個(gè)節(jié)

無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)去除節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)最大連通子圖規(guī)模的關(guān)系[58]的優(yōu)劣。圖1–4中左圖表示的是使用兩種不同的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘算法獲得前20個(gè)節(jié)點(diǎn)和前50個(gè)節(jié)點(diǎn)作為初始傳染源經(jīng)過一定時(shí)間步后網(wǎng)絡(luò)的感染范圍�？梢钥闯�，LeaderRank算法的準(zhǔn)確性明顯優(yōu)于PageRank算法。圖1–4 LeaderRank和PageRank算法基于傳播影響力的準(zhǔn)確性比較[60]1.4本文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘的研究中，基于網(wǎng)絡(luò)屬性的中心性算法是最常用的，也最為經(jīng)典。然而，這些算法主要是在特定的情況下被提出來的，準(zhǔn)確性容易受到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響，因此有必要提出一些新的準(zhǔn)確性較高、適用于不同情況的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘算法。本文在基于網(wǎng)絡(luò)全局屬性、局部屬性和全局-局部屬性的基礎(chǔ)上提出了一系列算法用于挖掘網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，可能的創(chuàng)新之處有以下三個(gè)方面：（1）節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵性程度不僅受到自身屬性的影響，也受到鄰居節(jié)點(diǎn)屬性的影響。通過將節(jié)點(diǎn)屬性看作是一種影響力資源，本文提出了一套基于迭代資源分配的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)挖掘算法。該算法適用于多種中心性算法

【參考文獻(xiàn)】：
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