伴隨著各種先進(jìn)信息技術(shù)的不斷發(fā)展,多種社交平臺(tái)逐漸發(fā)展起來,而信息的渠道來源、傳播方式、內(nèi)容形式持續(xù)變化,也使得網(wǎng)絡(luò)變得越來越復(fù)雜,從而復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論知識(shí)也被人們?nèi)找嬷匾暋ｋS著研究的進(jìn)一步探索,大量科學(xué)研究發(fā)現(xiàn),社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的重要性是不一樣的,具有較大影響力的節(jié)點(diǎn)有著重要的現(xiàn)實(shí)意義和廣泛的應(yīng)用前景,其在控制謠言傳播、優(yōu)化資源分配、高效傳播信息、精確投放廣告等方面發(fā)揮著重要作用�；诖�,本文將從以下幾個(gè)方面開展研究:首先,鑒于當(dāng)前眾多方法在識(shí)別節(jié)點(diǎn)的不同影響力時(shí)存在一定局限性,因此本文以k-shell算法為基礎(chǔ),通過度量邊的潛在重要性,引入了邊的權(quán)重及影響系數(shù),并定義了單層網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)加權(quán)度的概念,并基于此提出了單層社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)影響力的識(shí)別算法,該算法綜合考慮了節(jié)點(diǎn)的本身、位置以及局部屬性。其次,信息的傳播途徑開始從單層社交網(wǎng)絡(luò)向多層社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展,因此本文基于現(xiàn)實(shí)的多層社交網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成了多層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),并對(duì)上文單層社交網(wǎng)絡(luò)中影響力識(shí)別算法進(jìn)行改進(jìn),從而構(gòu)建了多層社交網(wǎng)絡(luò)中的影響力節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法,并利用每個(gè)節(jié)點(diǎn)的多層加權(quán)度值來區(qū)分節(jié)點(diǎn)的不同影響力。最后,在具有代表性的Zachary空手道... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意義
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 節(jié)點(diǎn)影響力識(shí)別的研究現(xiàn)狀
        1.3.2 信息傳播模型的研究現(xiàn)狀
        1.3.3 多層網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀
        1.3.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀評(píng)述
    1.4 研究內(nèi)容及研究方法
        1.4.1 研究內(nèi)容
        1.4.2 研究方法
    1.5 本文結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論
        2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本概念
        2.1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的圖論表示
    2.2 經(jīng)典節(jié)點(diǎn)影響力識(shí)別算法
        2.2.1 度中心性
        2.2.2 緊密度中心性
        2.2.3 介數(shù)中心性
        2.2.4 k-shell分解法
    2.3 傳染病動(dòng)力學(xué)模型
        2.3.1 SIR模型
        2.3.2 SI模型
    2.4 節(jié)點(diǎn)影響力的仿真評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        2.4.1 網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和脆弱性
        2.4.2 傳播動(dòng)力學(xué)模型
    2.5 本章小結(jié)
第3章 單層社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)影響力的識(shí)別
    3.1 問題提出
    3.2 邊的潛在重要性度量
        3.2.1 邊的權(quán)重
        3.2.2 邊的影響系數(shù)
    3.3 單層網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)加權(quán)度
        3.3.1 節(jié)點(diǎn)加權(quán)度的定義
        3.3.2 節(jié)點(diǎn)加權(quán)度的現(xiàn)實(shí)意義
    3.4 基于改進(jìn)k-shell的節(jié)點(diǎn)影響力識(shí)別算法—MKS算法
        3.4.1 MKS算法思想
        3.4.2 MKS算法步驟
        3.4.3 MKS算法時(shí)間復(fù)雜度
    3.5 算例分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 多層社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)影響力的識(shí)別
    4.1 問題提出
    4.2 多層社交網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
        4.2.1 單層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
        4.2.2 多層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
        4.2.3 聚合多層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
    4.3 多層網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)加權(quán)度
        4.3.1 多層加權(quán)度的定義
        4.3.2 多層加權(quán)度的現(xiàn)實(shí)意義
    4.4 基于多層加權(quán)度的節(jié)點(diǎn)影響力識(shí)別算法—MWK算法
        4.4.1 MWK算法思想
        4.4.2 MWK算法步驟
        4.4.3 MWK算法時(shí)間復(fù)雜度
    4.5 算例分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 單層及多層社交網(wǎng)絡(luò)中算法仿真分析
    5.1 仿真環(huán)境
    5.2 算法有效性評(píng)價(jià)指標(biāo)
    5.3 MKS算法仿真結(jié)果分析
        5.3.1 仿真數(shù)據(jù)集
        5.3.2 算法結(jié)果與分析
        5.3.3 多方法對(duì)比與分析
        5.3.4 仿真結(jié)論
    5.4 MWK算法仿真結(jié)果分析
        5.4.1 仿真數(shù)據(jù)集
        5.4.2 算法結(jié)果與分析
        5.4.3 多層網(wǎng)絡(luò)SIR仿真模型
        5.4.4 仿真結(jié)果與分析
        5.4.5 仿真結(jié)論
    5.5 單層及多層社交網(wǎng)絡(luò)中案例分析
        5.5.1 單層社交網(wǎng)絡(luò)中案例分析
        5.5.2 多層社交網(wǎng)絡(luò)中案例分析
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果
致謝



本文編號(hào)：3635230