本文關鍵詞：復雜網絡重要節(jié)點排序算法

  更多相關文章： 復雜網絡 重要節(jié)點 節(jié)點相似度 SRank算法 結構洞 W-Burt算法

【摘要】：隨著復雜網絡的研究不斷深入,越來越多學者關注于研究少量重要節(jié)點對整個網絡功能所產生巨大作用,而快速有效地挖掘復雜網絡中的重要節(jié)點成為現(xiàn)今研究的熱點。網絡規(guī)模和結構瞬息萬變,快速有效地挖掘網絡中的重要節(jié)點對各個領域都有重要的現(xiàn)實意義。本文針對復雜網絡節(jié)點重要度排序的研究工作內容如下:(1)針對現(xiàn)有無權網絡和加權網絡經典的節(jié)點重要度排序方法進行了研究,詳細介紹了針對無權網絡的排序方法: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。詳細介紹了加權網絡的排序方法:加權度中心性、加權接近中心性、加權PageRank、加權LeaderRank算法,并比較每種方法的優(yōu)缺點。(2)針對無權網絡提出了節(jié)點相似度的概念,用于衡量節(jié)點間相互影響的程度,結合LeaderRank算法,并充分考慮節(jié)點對相互作用存在差異性從而提出了SRank算法。不同于經典的節(jié)點重要度排序方法,SRank算法充分考慮了節(jié)點局部特征和全局特征,更符合實際網絡,其排序結果更為準確,而且SRank算法不僅適用于無向網絡,也適用于有向網絡。(3)采用SIR傳播模型定義得到無權網絡節(jié)點的傳播重要度。通過在五個真實網絡的仿真,采用排序結果與節(jié)點傳播能力的相關性圖、相關性指數(shù)以及重要節(jié)點傳播效果圖的三種評價方法,從不同角度說明,SRank在不僅在挖掘重要節(jié)點表現(xiàn)優(yōu)異,在整個節(jié)點重要度排序中,都優(yōu)于其他算法,且SRank算法時間復雜度低,適用于大規(guī)模網絡重要節(jié)點挖掘。(4)針對加權網絡引入了結構洞的概念,考慮節(jié)點的二層鄰接拓撲結構定義了節(jié)點維持連邊關系的花銷,提出W-Burt算法。W-Burt算法綜合考慮節(jié)點的橋接重要度和節(jié)點中心性,符合現(xiàn)實網絡中,即使度值很小的橋接點對信息在網絡中的擴散起到巨大的推動作用,使得排序結果更為準確。(5)采用SI傳播模型定義得到加權網絡節(jié)點的傳播重要度。通過在三個真實網絡的仿真,采用排序結果與節(jié)點傳播能力的相關性圖、相關性指數(shù)以及重要節(jié)點傳播效果圖的三種評價方法,從不同角度說明,W-Burt在整個節(jié)點重要度排序中,都優(yōu)于其他算法,且W-Burt算法時間復雜度較低可用于大規(guī)模網絡。
【關鍵詞】：復雜網絡 重要節(jié)點 節(jié)點相似度 SRank算法 結構洞 W-Burt算法
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 專用術語注釋表9-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 課題研究背景與意義11-12
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文主要內容14-16
• 第二章 復雜網絡節(jié)點重要度相關理論16-31
• 2.1 圖的基本理論16-19
• 2.2 復雜網絡的相關概念19-21
• 2.3 幾種無權網絡重要節(jié)點排序算法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 各算法對比分析24-25
• 2.4 幾種加權網絡重要節(jié)點排序算法25-28
• 2.4.1 含權的度中心性25-26
• 2.4.2 含權的接近中心性26
• 2.4.3 含權的PageRank算法26-27
• 2.4.4 含權的LeaderRank算法27-28
• 2.4.5 各算法對比分析28
• 2.5 評價方法28-30
• 2.5.1 SI模型和SIR模型28-30
• 2.5.2 相關性系數(shù)30
• 2.6 本章小結30-31
• 第三章 SRank無權網絡重要節(jié)點排序算法31-58
• 3.1 LeaderRank算法31-33
• 3.2 節(jié)點相似度33-34
• 3.3 SRank算法模型和復雜度分析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 排序結果與分析36-46
• 3.4.3 傳播動力學模型評價算法有效性46-52
• 3.4.4 相關性系數(shù)52-53
• 3.4.5 重要節(jié)點傳播效果53-57
• 3.5 本章小結57-58
• 第四章 基于結構洞的加權網絡重要節(jié)點排序算法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 排序結果與分析62-65
• 4.3.3 傳播動力學模型評價算法有效性65-67
• 4.3.4 相關性系數(shù)67-68
• 4.3.5 重要節(jié)點傳播效果68-72
• 4.4 本章小結72-73
• 第五章 總結與展望73-75
• 參考文獻75-78
• 附錄1 攻讀碩士學位期間撰寫的論文78-79
• 附錄2 攻讀碩士學位期間申請的專利79-80
• 致謝80

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本文編號：633836