本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點排序及其演化模型研究

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【摘要】：近年來,許多研究證明現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)都可以抽象成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),使得復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究成為眾多學(xué)科的研究對象,包括管理學(xué),工學(xué)以及生物醫(yī)藥學(xué)等學(xué)科。實際上,無論是在人類社會還是在自然界中,各種各樣的網(wǎng)絡(luò)無處不在,這些網(wǎng)絡(luò)大多具備小世界特性或者無標(biāo)度特性等拓?fù)涮匦�。從實際出發(fā),人們可以把這些現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)運用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論表示為相互作用的節(jié)點組成的網(wǎng)絡(luò),從而研究這些網(wǎng)絡(luò)所具有的特性。評價網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的重要性是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的一個重要方向,通過節(jié)點重要性排序可以控制整個網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定,不同的重要性排序算法對演化模型的優(yōu)先連接機制也有很大的影響。很多研究人員都在致力于此方向上的研究,因為節(jié)點重要性排序和演化網(wǎng)絡(luò)模型對現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)的研究具有重要的應(yīng)用價值。本文研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點重要性排序算法及基于算法的演化模型,主要工作如下:1.系統(tǒng)的給出了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ),簡要地介紹了幾種重要性節(jié)點排序的算法,介紹了幾種經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)演化模型。2.通過分析度排序算法的缺陷,提出了集團(tuán)度的概念,根據(jù)集團(tuán)度概念提出綜合加權(quán)集團(tuán)度的節(jié)點重要排序算法,針對度排序算法對網(wǎng)絡(luò)中橋接節(jié)點的重要性評價的缺陷,綜合加權(quán)集團(tuán)度的節(jié)點重要排序算法考慮不僅考慮到網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的度值,也考慮節(jié)點與鄰居節(jié)點的連接緊密程度,也就是節(jié)點的各階集團(tuán)度概念,并改進(jìn)了各階集團(tuán)度的反映節(jié)點重要性的片面性,提出了綜合加權(quán)集團(tuán)度,依據(jù)這些提出了該算法來重新評價節(jié)點的重要性。實驗仿真表明,綜合加權(quán)集團(tuán)度的節(jié)點重要排序算法,不僅克服了度排序,介數(shù)排序,接近度排序這三種算法的缺陷,還克服了PageRank算法的度偏好特性和同等對待其鄰居節(jié)點的弊端,從而能夠更加精確而有效的對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點進(jìn)行重要性評價。3.針對小世界網(wǎng)絡(luò)模型和BA網(wǎng)絡(luò)模型的不足,利用綜合加權(quán)集團(tuán)度排序算法替代BA網(wǎng)絡(luò)中以度作為節(jié)點連接依據(jù)。分別提出了綜合加權(quán)集團(tuán)度網(wǎng)絡(luò)演化模型和綜合加權(quán)集團(tuán)度擴展網(wǎng)絡(luò)演化模型。實驗仿真表明,綜合加權(quán)集團(tuán)度網(wǎng)絡(luò)演化模型不僅符合冪律分布,而且相較于BA網(wǎng)絡(luò)演化模型,有更優(yōu)的、平均路徑長度、聚類系數(shù)和網(wǎng)絡(luò)平均度。綜合加權(quán)集團(tuán)度擴展網(wǎng)絡(luò)演化模型較之BA網(wǎng)絡(luò)演化模型更符合實際網(wǎng)絡(luò)情況。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點重要性排序 加權(quán)集團(tuán)度 網(wǎng)絡(luò)演化模型
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 引言10
• 1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究背景10-13
• 1.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化模型與重要節(jié)點排序的研究意義13-14
• 1.4 本文章節(jié)及內(nèi)容安排14-16
• 第二章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化模型基礎(chǔ)16-28
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本概念16-20
• 2.1.1 網(wǎng)絡(luò)的圖表示16-17
• 2.1.2 網(wǎng)絡(luò)的矩陣表示17
• 2.1.3 平均路徑長度17-18
• 2.1.4 聚類系數(shù)18-19
• 2.1.5 度與度分布19-20
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的幾種基本模型20-27
• 2.2.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)20-21
• 2.2.2 隨機網(wǎng)絡(luò)21-22
• 2.2.3 小世界網(wǎng)絡(luò)模型22-24
• 2.2.4 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型24-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于集團(tuán)度的綜合加權(quán)重要節(jié)點排序算法28-45
• 3.1 幾種經(jīng)典的重要節(jié)點排序算法28-33
• 3.1.1 度排序算法28-29
• 3.1.2 接近度排序算法29-30
• 3.1.3 介數(shù)排序算法30-32
• 3.1.4 Page Rank排序算法32-33
• 3.2 基于集團(tuán)度的重要性排序算法33-38
• 3.2.1 集團(tuán)度33-34
• 3.2.2 綜合加權(quán)集團(tuán)度及其算法34-36
• 3.2.4 示例分析36-37
• 3.2.5 算法性能分析37-38
• 3.4 實驗結(jié)果分析38-43
• 3.4.1 空手道俱樂部模型38-42
• 3.4.2 真核細(xì)胞新陳代謝網(wǎng)絡(luò)模型42-43
• 3.5 本章小結(jié)43-45
• 第四章 基于綜合加權(quán)集團(tuán)度的演化模型45-62
• 4.1 引言45-46
• 4.2 綜合加權(quán)集團(tuán)度網(wǎng)絡(luò)演化模型46-54
• 4.2.1 綜合加權(quán)集團(tuán)度網(wǎng)絡(luò)模型演化算法46-47
• 4.2.2 優(yōu)先連接過程節(jié)點選取問題47-49
• 4.2.3 綜合加權(quán)集團(tuán)度演化模型分析49-54
• 4.2.3.1 度分布49-50
• 4.2.3.2 平均路徑長度50-51
• 4.2.3.3 聚類系數(shù)51-53
• 4.2.3.4 網(wǎng)絡(luò)平均度53-54
• 4.3 綜合加權(quán)集團(tuán)度擴展演化模型54-60
• 4.3.1 模型描述54-56
• 4.3.2 模型分析56-60
• 4.3.2.1 度分布56-58
• 4.3.2.2 聚類系數(shù)58-59
• 4.3.2.3 平均路徑長度59-60
• 4.4 本章小結(jié)60-62
• 第五章 全文總結(jié)與展望62-64
• 5.1 本文工作總結(jié)62-63
• 5.2 研究展望63-64
• 致謝64-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 碩士期間取得的研究成果68-69

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