本文關(guān)鍵詞：基于雙曲映射的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)生存性指標(biāo)研究

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【摘要】：在網(wǎng)絡(luò)時代,網(wǎng)絡(luò)安全形勢日益嚴(yán)峻,但傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)面對復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境愈加乏力,網(wǎng)絡(luò)生存技術(shù)研究刻不容緩�；诰W(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膹?fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論為網(wǎng)絡(luò)生存技術(shù)研究提供了有力手段,而復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的雙曲幾何研究更為發(fā)掘網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞慕Y(jié)構(gòu)特征提供了全新的視角。進(jìn)一步,以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)雙曲幾何為手段研究了不同節(jié)點和鏈路對網(wǎng)絡(luò)生存能力的影響程度。首先提出三種精度和效率各有取舍的網(wǎng)絡(luò)雙曲映射模型,用于將實際網(wǎng)絡(luò)映射至雙曲空間,進(jìn)而分別提出基于雙曲空間的指標(biāo),度量節(jié)點和邊對網(wǎng)絡(luò)生存性的重要程度�，F(xiàn)有映射方法都是基于極大似然估計的逐點映射,無法有效利用所有節(jié)點信息,導(dǎo)致映射精度和效率不足。為此,提出基于社團(tuán)信息的雙曲映射模型社團(tuán)雙曲映射法(CHM)。首先,本文提出一個指標(biāo)(CI)度量社團(tuán)間關(guān)系,并給出基于CI的社團(tuán)排序算法。CHM基于社團(tuán)-扇形假設(shè),即一個社團(tuán)內(nèi)大部分節(jié)點在二維雙曲空間(即龐加萊圓盤)中聚集于同一扇區(qū)內(nèi),把社團(tuán)有序映入雙曲空間,并初始化各扇區(qū)內(nèi)節(jié)點的角度坐標(biāo),這使得節(jié)點初始化角度與其真實角度十分接近。因此,CHM利用所有節(jié)點信息,通過極大似然估計(MLE)優(yōu)化各節(jié)點角度,提高了算法精度。然后,本文改進(jìn)MLE,提出基于局部路徑信息的局部社團(tuán)雙曲映射法(LCHM),算法時間復(fù)雜度因而下降到O(n2)。為進(jìn)一步提升映射速度,本文利用社團(tuán)的層次結(jié)構(gòu),對網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)逐層初始化來縮小節(jié)點的角度估計范圍,并提出了相應(yīng)的雙曲映射模型層次社團(tuán)雙曲映射法(HCHM)。HCHM完全舍棄極大似然估計,而僅通過操作不同層次的網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)來提升映射精度,使算法時間復(fù)雜度在稀疏網(wǎng)絡(luò)中接近線性。實驗證明了CHM和LCHM具有比現(xiàn)有方法更好的性能。而HCHM雖然精度略低,但其映射速度遠(yuǎn)高于已有方法,實用潛力巨大。繼而利用雙曲空間中的網(wǎng)絡(luò)信息,分別研究了節(jié)點和邊對網(wǎng)絡(luò)生存性的重要程度問題。傳統(tǒng)的節(jié)點重要性度量指標(biāo)大多從某一角度出發(fā),存在片面性。因此,利用節(jié)點坐標(biāo)分析了節(jié)點間的相互關(guān)系,并綜合考慮節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的位置和節(jié)點的連接程度,提出了雙曲中心性指標(biāo)來度量節(jié)點的重要性。進(jìn)一步,針對邊重要性研究較少,且指標(biāo)較為片面的問題,基于鏈路預(yù)測理論的異常鏈路研究,并結(jié)合節(jié)點關(guān)系分析,提出了雙曲異常性指標(biāo)來度量邊的重要性。分別實驗表明了雙曲中心性和雙曲異常性對節(jié)點和邊重要性的度量能力。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)生存性 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 雙曲映射 節(jié)點重要性 邊重要性
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(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4-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-18
• 1.1 研究背景和研究意義10-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.3 本文主要內(nèi)容及框架16-18
• 2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)概念與理論18-27
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)生存性相關(guān)指標(biāo)18-22
• 2.2 雙曲映射相關(guān)概念22-25
• 2.3 鏈路預(yù)測相關(guān)概念25-27
• 3 基于社團(tuán)和局部信息的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)雙曲映射27-55
• 3.1 社團(tuán)-扇區(qū)假設(shè)27-29
• 3.2 雙曲映射模型29-37
• 3.3 實驗驗證37-47
• 3.4 雙曲映射模型的缺失邊預(yù)測能力47-49
• 3.5 結(jié)果分析49-53
• 3.6 本章小結(jié)53-55
• 4 雙曲空間下網(wǎng)絡(luò)生存性指標(biāo)研究55-65
• 4.1 節(jié)點重要性度量指標(biāo)研究55-60
• 4.2 邊重要性度量指標(biāo)研究60-64
• 4.3 本章小結(jié)64-65
• 5 總結(jié)與展望65-67
• 5.1 總結(jié)65-66
• 5.2 展望66-67
• 致謝67-68
• 參考文獻(xiàn)68-74
• 附錄 攻讀碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文74

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本文編號：956478