基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦缘乃阉魉惴ǖ难芯?/H1>
發(fā)布時(shí)間：2017-08-18 22:31
本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦缘乃阉魉惴ǖ难芯?/strong>
更多相關(guān)文章： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 拓?fù)涮匦?/b> 最大度 搜索算法
【摘要】：隨著以因特網(wǎng)為代表的信息技術(shù)的興起,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究逐漸引起了人們的注意。在眾多的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域中,搜索問(wèn)題是其中最具有實(shí)用性的課題。它涉及網(wǎng)絡(luò)中指定文件或數(shù)據(jù)的尋找及網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間最短路徑的確定,為互聯(lián)網(wǎng)中搜索引擎的設(shè)計(jì)、社交網(wǎng)絡(luò)中人與人的交往行為等問(wèn)題的研究提供了理論指導(dǎo)。實(shí)際的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中普遍存在多種拓?fù)涮匦?本文將兼顧復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中存在的不同拓?fù)涮匦?對(duì)搜索算法進(jìn)行深入的研究、分析和改進(jìn)。首先,提出了最大度-最小距離搜索算法。該算法針對(duì)含有度量空間的實(shí)際復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),建立一個(gè)參數(shù)可調(diào)的無(wú)標(biāo)度空間網(wǎng)絡(luò)模型。在此基礎(chǔ)上,將度量距離與度這兩個(gè)影響搜索性能的度量值相結(jié)合,使該算法既可以做到不使傳遞信息的方向偏離所要搜索的目的節(jié)點(diǎn),又可以把搜索信息傳遞給含有長(zhǎng)程連接的具有較大度的節(jié)點(diǎn)。其次,提出了最小聚集系數(shù)-最大度搜索算法。通過(guò)分析最大度搜索算法缺陷的成因,找到一個(gè)分界值,使得對(duì)該分界值范圍內(nèi)節(jié)點(diǎn)的搜索過(guò)程符合“按度序列”搜索的設(shè)想�；谠摲纸缰�,將節(jié)點(diǎn)的度與聚集系數(shù)這兩個(gè)度量值相結(jié)合,使該算法既利用了冪率指數(shù)在一定范圍內(nèi)最大度搜索算法的明顯優(yōu)勢(shì),又兼顧了超出這個(gè)范圍使用最小聚集系數(shù)搜索算法的高效。最后,本文使用C++編程語(yǔ)言,對(duì)幾個(gè)拓?fù)涮卣鞑煌恼鎸?shí)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。依據(jù)平均搜索時(shí)間和平均搜索步數(shù)這兩個(gè)指標(biāo),對(duì)幾個(gè)不同復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)搜索算法進(jìn)行了比較、分析和評(píng)價(jià),從而驗(yàn)證了最大度-最小距離搜索算法和最小聚集系數(shù)-最大度搜索算法的正確性和高效性。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 拓?fù)涮匦?/strong> 最大度 搜索算法
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O157.5;TP391.3
【目錄】： - 摘要5-6
- ABSTRACT6-10
- 第1章 緒論10-16
- 1.1 課題背景及研究的目的和意義10-11
- 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
- 1.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)搜索算法中存在的問(wèn)題14
- 1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容14-15
- 1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)15-16
- 第2章 相關(guān)理論與技術(shù)16-24
- 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ?/span>16-20
- 2.1.1 小世界網(wǎng)絡(luò)16-18
- 2.1.2 無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)18-20
- 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的搜索算法20-22
- 2.2.1 廣度優(yōu)先搜索算法20-21
- 2.2.2 隨機(jī)游走搜索算法21-22
- 2.2.3 最大度搜索算法22
- 2.3 本章小結(jié)22-24
- 第3章 基于最大度-最短距離的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)搜索方法24-33
- 3.1 引言24-25
- 3.2 相關(guān)問(wèn)題及定義25-27
- 3.2.1 平均路徑長(zhǎng)度25-26
- 3.2.2 度與度分布26-27
- 3.3 最大度-最小距離算法設(shè)計(jì)27-30
- 3.3.1 無(wú)標(biāo)度空間網(wǎng)絡(luò)模型的建立27-28
- 3.3.2 搜索過(guò)程描述28-29
- 3.3.3 算法描述29-30
- 3.4 最大度-最小距離算法分析30-32
- 3.4.1 節(jié)點(diǎn)間距離的確定30
- 3.4.2 貪婪算法的缺陷30-31
- 3.4.3 算法性能分析31-32
- 3.5 本章小結(jié)32-33
- 第4章 基于最小聚集系數(shù)-最大度的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)搜索方法33-43
- 4.1 引言33-34
- 4.2 相關(guān)問(wèn)題及定義34-38
- 4.2.1 冪律分布特性34-35
- 4.2.2 聚集系數(shù)35-38
- 4.3 最小聚集系數(shù)-最大度算法設(shè)計(jì)38-41
- 4.3.1 最大度搜索算法的缺陷38-39
- 4.3.2 算法描述39-41
- 4.4 最小聚集系數(shù)-最大度算法分析41-42
- 4.4.1 分界值k0值的選取41
- 4.4.2 算法性能分析41-42
- 4.5 本章小結(jié)42-43
- 第5章 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析43-54
- 5.1 最大度-最小距離搜索算法43-47
- 5.1.1 環(huán)境及數(shù)據(jù)集的設(shè)置43
- 5.1.2 實(shí)際復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的搜索效果43-47
- 5.2 最小聚集系數(shù)-最大度算法47-54
- 5.2.1 環(huán)境及數(shù)據(jù)集的設(shè)置47-48
- 5.2.2 分界值k_0的選取48-50
- 5.2.3 實(shí)際復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的搜索效果50-54
- 結(jié)論54-56
- 參考文獻(xiàn)56-60
- 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果60-61
- 致謝61-62
- 作者簡(jiǎn)介62
【參考文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條
1 湯蓉;唐常杰;徐開(kāi)闊;楊寧;;基于局部聚合的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)聚簇算法[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2014年03期
2 鄧小清;周竹榮;程向榮;;基于螞蟻算法的網(wǎng)格資源發(fā)現(xiàn)模型[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2007年10期
3 秦李;楊子龍;黃曙光;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)重要性綜合評(píng)價(jià)[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2015年02期
4 吳泓潤(rùn);覃俊;易云飛;李德毅;鄭波盡;;基于優(yōu)化理論的社區(qū)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2015年02期
5 程曉濤;劉彩霞;劉樹(shù)新;;基于局域信息的社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2015年02期
6 張方風(fēng);劉軍;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與演化模型研究綜述(一)[J];系統(tǒng)科學(xué)學(xué)報(bào);2014年02期
中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條
1 俞峰;復(fù)雜動(dòng)態(tài)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)最短路徑問(wèn)題研究[D];浙江大學(xué);2009年
，
本文編號(hào)：697178
本文鏈接：http://sikaile.net/kejilunwen/yysx/697178.html
本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦缘乃阉魉惴ǖ难芯?/strong>
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【摘要】：隨著以因特網(wǎng)為代表的信息技術(shù)的興起,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究逐漸引起了人們的注意。在眾多的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域中,搜索問(wèn)題是其中最具有實(shí)用性的課題。它涉及網(wǎng)絡(luò)中指定文件或數(shù)據(jù)的尋找及網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間最短路徑的確定,為互聯(lián)網(wǎng)中搜索引擎的設(shè)計(jì)、社交網(wǎng)絡(luò)中人與人的交往行為等問(wèn)題的研究提供了理論指導(dǎo)。實(shí)際的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中普遍存在多種拓?fù)涮匦?本文將兼顧復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中存在的不同拓?fù)涮匦?對(duì)搜索算法進(jìn)行深入的研究、分析和改進(jìn)。首先,提出了最大度-最小距離搜索算法。該算法針對(duì)含有度量空間的實(shí)際復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),建立一個(gè)參數(shù)可調(diào)的無(wú)標(biāo)度空間網(wǎng)絡(luò)模型。在此基礎(chǔ)上,將度量距離與度這兩個(gè)影響搜索性能的度量值相結(jié)合,使該算法既可以做到不使傳遞信息的方向偏離所要搜索的目的節(jié)點(diǎn),又可以把搜索信息傳遞給含有長(zhǎng)程連接的具有較大度的節(jié)點(diǎn)。其次,提出了最小聚集系數(shù)-最大度搜索算法。通過(guò)分析最大度搜索算法缺陷的成因,找到一個(gè)分界值,使得對(duì)該分界值范圍內(nèi)節(jié)點(diǎn)的搜索過(guò)程符合“按度序列”搜索的設(shè)想�；谠摲纸缰�,將節(jié)點(diǎn)的度與聚集系數(shù)這兩個(gè)度量值相結(jié)合,使該算法既利用了冪率指數(shù)在一定范圍內(nèi)最大度搜索算法的明顯優(yōu)勢(shì),又兼顧了超出這個(gè)范圍使用最小聚集系數(shù)搜索算法的高效。最后,本文使用C++編程語(yǔ)言,對(duì)幾個(gè)拓?fù)涮卣鞑煌恼鎸?shí)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。依據(jù)平均搜索時(shí)間和平均搜索步數(shù)這兩個(gè)指標(biāo),對(duì)幾個(gè)不同復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)搜索算法進(jìn)行了比較、分析和評(píng)價(jià),從而驗(yàn)證了最大度-最小距離搜索算法和最小聚集系數(shù)-最大度搜索算法的正確性和高效性。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 拓?fù)涮匦?/strong> 最大度 搜索算法
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O157.5;TP391.3
【目錄】：
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-10
- 第1章 緒論10-16
- 1.1 課題背景及研究的目的和意義10-11
- 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
- 1.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)搜索算法中存在的問(wèn)題14
- 1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容14-15
- 1.5 本文的組織結(jié)構(gòu)15-16
- 第2章 相關(guān)理論與技術(shù)16-24
- 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ?/span>16-20
- 2.1.1 小世界網(wǎng)絡(luò)16-18
- 2.1.2 無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)18-20
- 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的搜索算法20-22
- 2.2.1 廣度優(yōu)先搜索算法20-21
- 2.2.2 隨機(jī)游走搜索算法21-22
- 2.2.3 最大度搜索算法22
- 2.3 本章小結(jié)22-24
- 第3章 基于最大度-最短距離的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)搜索方法24-33
- 3.1 引言24-25
- 3.2 相關(guān)問(wèn)題及定義25-27
- 3.2.1 平均路徑長(zhǎng)度25-26
- 3.2.2 度與度分布26-27
- 3.3 最大度-最小距離算法設(shè)計(jì)27-30
- 3.3.1 無(wú)標(biāo)度空間網(wǎng)絡(luò)模型的建立27-28
- 3.3.2 搜索過(guò)程描述28-29
- 3.3.3 算法描述29-30
- 3.4 最大度-最小距離算法分析30-32
- 3.4.1 節(jié)點(diǎn)間距離的確定30
- 3.4.2 貪婪算法的缺陷30-31
- 3.4.3 算法性能分析31-32
- 3.5 本章小結(jié)32-33
- 第4章 基于最小聚集系數(shù)-最大度的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)搜索方法33-43
- 4.1 引言33-34
- 4.2 相關(guān)問(wèn)題及定義34-38
- 4.2.1 冪律分布特性34-35
- 4.2.2 聚集系數(shù)35-38
- 4.3 最小聚集系數(shù)-最大度算法設(shè)計(jì)38-41
- 4.3.1 最大度搜索算法的缺陷38-39
- 4.3.2 算法描述39-41
- 4.4 最小聚集系數(shù)-最大度算法分析41-42
- 4.4.1 分界值k0值的選取41
- 4.4.2 算法性能分析41-42
- 4.5 本章小結(jié)42-43
- 第5章 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析43-54
- 5.1 最大度-最小距離搜索算法43-47
- 5.1.1 環(huán)境及數(shù)據(jù)集的設(shè)置43
- 5.1.2 實(shí)際復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的搜索效果43-47
- 5.2 最小聚集系數(shù)-最大度算法47-54
- 5.2.1 環(huán)境及數(shù)據(jù)集的設(shè)置47-48
- 5.2.2 分界值k_0的選取48-50
- 5.2.3 實(shí)際復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的搜索效果50-54
- 結(jié)論54-56
- 參考文獻(xiàn)56-60
- 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果60-61
- 致謝61-62
- 作者簡(jiǎn)介62
【參考文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條
1 湯蓉;唐常杰;徐開(kāi)闊;楊寧;;基于局部聚合的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)聚簇算法[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2014年03期
2 鄧小清;周竹榮;程向榮;;基于螞蟻算法的網(wǎng)格資源發(fā)現(xiàn)模型[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2007年10期
3 秦李;楊子龍;黃曙光;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)重要性綜合評(píng)價(jià)[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2015年02期
4 吳泓潤(rùn);覃俊;易云飛;李德毅;鄭波盡;;基于優(yōu)化理論的社區(qū)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2015年02期
5 程曉濤;劉彩霞;劉樹(shù)新;;基于局域信息的社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播模型[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2015年02期
6 張方風(fēng);劉軍;;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與演化模型研究綜述(一)[J];系統(tǒng)科學(xué)學(xué)報(bào);2014年02期
中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條
1 俞峰;復(fù)雜動(dòng)態(tài)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)最短路徑問(wèn)題研究[D];浙江大學(xué);2009年
，本文編號(hào)：697178
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