本文關(guān)鍵詞： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 信息傳播 傳播概率異質(zhì)性 節(jié)點(diǎn)異質(zhì)性 貝葉斯鏈接強(qiáng)度估計(jì) 半環(huán)傳播 圖信號(hào)處理　出處：《華中科技大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)、電力網(wǎng)絡(luò)等各式網(wǎng)絡(luò)給人們的生活帶來(lái)了極大的便利。實(shí)證研究表明,這些規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)擁有著令人驚訝的相似之處,包括平均距離短、聚類程度高等性質(zhì),被稱之為“復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)”。近年來(lái),復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)取得了很多研究成果,從實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)挖掘發(fā)展到對(duì)于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞慕�、網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)的分析、傳播動(dòng)力學(xué)分析、同步與控制等,其中隸屬于傳播動(dòng)力學(xué)的信息傳播以其重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值受到了日益廣泛的關(guān)注。對(duì)信息傳播的深入研究表明,信息傳播中的傳播概率和節(jié)點(diǎn)均具有異質(zhì)性。從傳播概率角度看,信息傳播的概率受諸多因素影響,不僅受到與鄰居節(jié)點(diǎn)之間歷史交互的累積影響,而且不局限于單一鄰居節(jié)點(diǎn)的影響,受到社交強(qiáng)化作用即多個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)的累積影響；從節(jié)點(diǎn)上講,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的異質(zhì)性是廣泛存在的,如社交網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)之間存在教育背景、職業(yè)、區(qū)域、愛(ài)好等差異,本質(zhì)上存在信息傳播中的角色差異。本論文將以傳播概率和節(jié)點(diǎn)異質(zhì)性為分析主線,對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中信息傳播展開(kāi)研究,本論文的主要內(nèi)容包括：首先,本論文基于傳播概率的異質(zhì)性,對(duì)加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的進(jìn)行了建模分析。有別于傳統(tǒng)的疾病傳播模型,本文首先從傳播概率的異質(zhì)性出發(fā),結(jié)合鏈接強(qiáng)度、記憶特性、社交強(qiáng)化作用等性質(zhì)建立了加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播模型：然后從理論和實(shí)驗(yàn)兩方面分析了信息傳播的性能,結(jié)論表明：具有一定聚類結(jié)構(gòu)的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)有利于信息的傳播,特別是在鏈接強(qiáng)度同質(zhì)時(shí)傳播效率更高；鏈接強(qiáng)度的分散尤其是大量弱鏈接的存在,嚴(yán)重阻礙了信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播速率。進(jìn)一步,為了促進(jìn)加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播,基于前述認(rèn)識(shí),并綜合影響鏈接強(qiáng)度的多種因素包括親密度、接觸頻率和時(shí)長(zhǎng)等,本論文設(shè)計(jì)了一種基于對(duì)數(shù)化的鏈接強(qiáng)度計(jì)算方法,用以調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)間的傳播概率,提高信息的傳播效率。其次,本論文對(duì)于傳播概率異質(zhì)下的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別進(jìn)行了研究,提出了一種基于貝葉斯和半環(huán)傳播的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法。有別于基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的傳統(tǒng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法,該方法不僅挖掘了節(jié)點(diǎn)之間的直接交互行為,同時(shí)兼顧了節(jié)點(diǎn)影響力的傳播衰減特征,以區(qū)分交互節(jié)點(diǎn)的身份,應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上的攻擊帶來(lái)的影響。具體地,對(duì)于直接接觸的節(jié)點(diǎn),考慮到信息交互中的記憶特性,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體之間的交互歷史,特別是近期效應(yīng),設(shè)計(jì)了一種基于貝葉斯方法的帶折扣因子的影響力計(jì)算模型,得到了個(gè)體間的直接影響力；其次針對(duì)非直接接觸的個(gè)體,本文提出了一種基于半環(huán)模型的計(jì)算方法,將節(jié)點(diǎn)的傳播路徑和傳播衰減性質(zhì)整合,得到傳播路徑上的間接影響力；再次,為了降低計(jì)算復(fù)雜度,本論文根據(jù)小世界性質(zhì),分布式計(jì)算節(jié)點(diǎn)的綜合影響力；從而準(zhǔn)確地獲取到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。最后,本論文對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中廣泛存在的節(jié)點(diǎn)異質(zhì)性進(jìn)行了研究,提出了一種基于圖信號(hào)處理的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法。該方法創(chuàng)新性地對(duì)節(jié)點(diǎn)異質(zhì)性進(jìn)行建模分析,并將節(jié)點(diǎn)異質(zhì)性和節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的重要性聯(lián)合起來(lái),更加準(zhǔn)確的識(shí)別出復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。首先,針對(duì)節(jié)點(diǎn)異質(zhì)性,本論文根據(jù)具體的場(chǎng)景得到節(jié)點(diǎn)特性的重要程度排序,據(jù)此分配相應(yīng)的系數(shù),得到節(jié)點(diǎn)的綜合評(píng)價(jià),將其作為節(jié)點(diǎn)上的信號(hào),聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),形成了圖信號(hào)；然后將圖信號(hào)通過(guò)傅里葉變換到譜域,根據(jù)譜值選擇主要的特征向量；最后聯(lián)合主要的特征向量和節(jié)點(diǎn)上的信號(hào)共同計(jì)算節(jié)點(diǎn)的中心性,全面準(zhǔn)確地識(shí)別出關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。本論文的研究成果加深了對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中異質(zhì)性信息傳播的認(rèn)識(shí),可以廣泛適用于各種實(shí)際的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中。利用本論文研究成果可以設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)組織結(jié)構(gòu),制定合理的傳播策略,有效提高各種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播效率。本論文對(duì)于節(jié)點(diǎn)異質(zhì)性進(jìn)行了深入挖掘,為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)一步的網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)分析、控制提供了幫助。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O157.5

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本文編號(hào)：1505249