本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)排序算法

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【摘要】：隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究不斷深入,越來越多學(xué)者關(guān)注于研究少量重要節(jié)點(diǎn)對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)功能所產(chǎn)生巨大作用,而快速有效地挖掘復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)成為現(xiàn)今研究的熱點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和結(jié)構(gòu)瞬息萬變,快速有效地挖掘網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)對(duì)各個(gè)領(lǐng)域都有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文針對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要度排序的研究工作內(nèi)容如下:(1)針對(duì)現(xiàn)有無權(quán)網(wǎng)絡(luò)和加權(quán)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典的節(jié)點(diǎn)重要度排序方法進(jìn)行了研究,詳細(xì)介紹了針對(duì)無權(quán)網(wǎng)絡(luò)的排序方法:度中心性、接近中心性、介數(shù)中心性、Burt、PageRank以及LeaderRank算法,并比較每種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。詳細(xì)介紹了加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的排序方法:加權(quán)度中心性、加權(quán)接近中心性、加權(quán)PageRank、加權(quán)LeaderRank算法,并比較每種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。(2)針對(duì)無權(quán)網(wǎng)絡(luò)提出了節(jié)點(diǎn)相似度的概念,用于衡量節(jié)點(diǎn)間相互影響的程度,結(jié)合LeaderRank算法,并充分考慮節(jié)點(diǎn)對(duì)相互作用存在差異性從而提出了SRank算法。不同于經(jīng)典的節(jié)點(diǎn)重要度排序方法,SRank算法充分考慮了節(jié)點(diǎn)局部特征和全局特征,更符合實(shí)際網(wǎng)絡(luò),其排序結(jié)果更為準(zhǔn)確,而且SRank算法不僅適用于無向網(wǎng)絡(luò),也適用于有向網(wǎng)絡(luò)。(3)采用SIR傳播模型定義得到無權(quán)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的傳播重要度。通過在五個(gè)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的仿真,采用排序結(jié)果與節(jié)點(diǎn)傳播能力的相關(guān)性圖、相關(guān)性指數(shù)以及重要節(jié)點(diǎn)傳播效果圖的三種評(píng)價(jià)方法,從不同角度說明,SRank在不僅在挖掘重要節(jié)點(diǎn)表現(xiàn)優(yōu)異,在整個(gè)節(jié)點(diǎn)重要度排序中,都優(yōu)于其他算法,且SRank算法時(shí)間復(fù)雜度低,適用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)挖掘。(4)針對(duì)加權(quán)網(wǎng)絡(luò)引入了結(jié)構(gòu)洞的概念,考慮節(jié)點(diǎn)的二層鄰接拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)定義了節(jié)點(diǎn)維持連邊關(guān)系的花銷,提出W-Burt算法。W-Burt算法綜合考慮節(jié)點(diǎn)的橋接重要度和節(jié)點(diǎn)中心性,符合現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)中,即使度值很小的橋接點(diǎn)對(duì)信息在網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散起到巨大的推動(dòng)作用,使得排序結(jié)果更為準(zhǔn)確。(5)采用SI傳播模型定義得到加權(quán)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的傳播重要度。通過在三個(gè)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的仿真,采用排序結(jié)果與節(jié)點(diǎn)傳播能力的相關(guān)性圖、相關(guān)性指數(shù)以及重要節(jié)點(diǎn)傳播效果圖的三種評(píng)價(jià)方法,從不同角度說明,W-Burt在整個(gè)節(jié)點(diǎn)重要度排序中,都優(yōu)于其他算法,且W-Burt算法時(shí)間復(fù)雜度較低可用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 重要節(jié)點(diǎn) 節(jié)點(diǎn)相似度 SRank算法 結(jié)構(gòu)洞 W-Burt算法
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O157.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 專用術(shù)語注釋表9-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 課題研究背景與意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文主要內(nèi)容14-16
• 第二章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要度相關(guān)理論16-31
• 2.1 圖的基本理論16-19
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)概念19-21
• 2.3 幾種無權(quán)網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)排序算法21-25
• 2.3.1 度中心性21
• 2.3.2 介數(shù)中心性21-22
• 2.3.3 接近中心性22
• 2.3.4 Burt算法22-23
• 2.3.5 PageRank算法23-24
• 2.3.6 各算法對(duì)比分析24-25
• 2.4 幾種加權(quán)網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)排序算法25-28
• 2.4.1 含權(quán)的度中心性25-26
• 2.4.2 含權(quán)的接近中心性26
• 2.4.3 含權(quán)的PageRank算法26-27
• 2.4.4 含權(quán)的LeaderRank算法27-28
• 2.4.5 各算法對(duì)比分析28
• 2.5 評(píng)價(jià)方法28-30
• 2.5.1 SI模型和SIR模型28-30
• 2.5.2 相關(guān)性系數(shù)30
• 2.6 本章小結(jié)30-31
• 第三章 SRank無權(quán)網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)排序算法31-58
• 3.1 LeaderRank算法31-33
• 3.2 節(jié)點(diǎn)相似度33-34
• 3.3 SRank算法模型和復(fù)雜度分析34-36
• 3.4 算法仿真與分析36-57
• 3.4.1 仿真數(shù)據(jù)36
• 3.4.2 排序結(jié)果與分析36-46
• 3.4.3 傳播動(dòng)力學(xué)模型評(píng)價(jià)算法有效性46-52
• 3.4.4 相關(guān)性系數(shù)52-53
• 3.4.5 重要節(jié)點(diǎn)傳播效果53-57
• 3.5 本章小結(jié)57-58
• 第四章 基于結(jié)構(gòu)洞的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)排序算法58-73
• 4.1 N-Burt算法介紹58-59
• 4.2 W-Burt算法模型與復(fù)雜度分析59-62
• 4.3 算法仿真與分析62-72
• 4.3.1 仿真數(shù)據(jù)62
• 4.3.2 排序結(jié)果與分析62-65
• 4.3.3 傳播動(dòng)力學(xué)模型評(píng)價(jià)算法有效性65-67
• 4.3.4 相關(guān)性系數(shù)67-68
• 4.3.5 重要節(jié)點(diǎn)傳播效果68-72
• 4.4 本章小結(jié)72-73
• 第五章 總結(jié)與展望73-75
• 參考文獻(xiàn)75-78
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文78-79
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專利79-80
• 致謝80

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本文編號(hào)：633836