本文關(guān)鍵詞：復雜網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)及信息流控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：網(wǎng)絡信息流控制是網(wǎng)絡信息科學中廣泛受到關(guān)注的課題。隨著科學信息技術(shù)的發(fā)展,海量的用戶和各類軟硬件加入各種各樣的復雜系統(tǒng),參與系統(tǒng)的發(fā)展和演化,從而構(gòu)成一個個規(guī)模宏大的復雜網(wǎng)絡。如何清晰的勾畫網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu),以及如何利用網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)屬性來控制信息流動,成為復雜網(wǎng)絡研究領域非常熱門的話題。對網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的研究主要集中體現(xiàn)在網(wǎng)絡社團結(jié)構(gòu)劃分上,即通過社團劃分將網(wǎng)絡中的節(jié)點分配到一個(或者多個)社團中,從而使網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)清晰,網(wǎng)絡中各個節(jié)點的功能性質(zhì)明確。在網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)清晰的基礎之上,可以將網(wǎng)絡中的信息流分為兩類:一類是具有正能量的信息流,如災情預警、通知等等;另一類是具有負能量的信息流,如謠言、病毒等等。在網(wǎng)絡上,人們總是希望具有正能量的信息流在網(wǎng)絡中能盡快今早地被擴散,而具有負能量的信息流能盡快盡早地被控制和扼殺。為此,學術(shù)界提出了網(wǎng)絡信息流控制理論。控制網(wǎng)絡信息流可以從兩個方面入手,即控制信息流源頭和控制對信息傳播起關(guān)鍵作用的節(jié)點。其中,控制信息流源頭可以幫助人們從源頭上管理信息的分發(fā),而控制對信息傳播起關(guān)鍵作用的節(jié)點可以保證信息按照人們所希望的方向去流動。論文從整體上一共分為兩大部分。第一部分研究網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)劃分方法,結(jié)合復雜網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)特性提出幾種高效的社團結(jié)構(gòu)劃分算法,并通過人工合成網(wǎng)絡和一些實際網(wǎng)絡來驗證所提算法的性能。第二部分研究網(wǎng)絡信息流控制方法,通過信息源定位研究提出尋找網(wǎng)絡信息源頭的方法,再通過節(jié)點重要性研究提出尋找對信息傳播起關(guān)鍵作用節(jié)點的方法,達到控制網(wǎng)絡信息流向的目的。論文的兩部分研究工作相輔相成,其中,網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的研究是網(wǎng)絡信息流控制研究的基礎,而網(wǎng)絡信息流控制研究則是網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)研究的延伸。論文的主要內(nèi)容如下:研究復雜網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)特性,提出基于節(jié)點相似性的網(wǎng)絡社團劃分方法。在復雜網(wǎng)絡中,社團劃分的基本思想是將具有相同或者相似屬性的節(jié)點分配到同一個群組中,使得群組內(nèi)部節(jié)點之間的聯(lián)系緊密而不同群組之間節(jié)點的聯(lián)系疏松�；谠撍枷�,常見的社團劃分思路就是找到一種節(jié)點相似性度量方法,然后根據(jù)節(jié)點的相似性值來合并節(jié)點到同一個群組中,從而達到社團劃分的目的。本文結(jié)合網(wǎng)絡局部和網(wǎng)絡全局的指標來計算節(jié)點對之間的相似性值,采用相關(guān)鄰居關(guān)系來衡量節(jié)點的局部相似性程度,再從局部相似性程度推廣到全局相似性程度,提出結(jié)合局部指標和全局指標的算法來衡量節(jié)點之間的相似性程度,達到基于節(jié)點相似性程度來進行社團結(jié)構(gòu)劃分的目的。實驗結(jié)果表明本文所提出的算法可以準確反映復雜網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)信息,具有一定的理論參考價值。研究和改進標簽傳播算法,提出基于融合聚類的社團劃分算法。由于復雜網(wǎng)絡具有規(guī)模大、結(jié)構(gòu)動態(tài)化的特點,所以需要采用輕型化、靈活化和時間復雜度低的算法來劃分網(wǎng)絡中的社團;標簽傳播算法具有不需要先驗知識、時間復雜度接近線性的優(yōu)點,正好適用于大規(guī)模復雜網(wǎng)絡的社團劃分。本文采用融合聚類來克服標簽傳播算法由于隨機性帶來的劃分結(jié)果不穩(wěn)定的問題,提出一種基于融合加權(quán)圖的社團劃分算法。結(jié)果表明,將融合聚類引入標簽傳播算法可以大大提升社團劃分結(jié)果的穩(wěn)定性。研究節(jié)點序列對社團劃分結(jié)果的影響,提出基于節(jié)點排序的社團劃分算法。大量的實證表明,在對標簽傳播算法的研究中,如果首先考慮位于社團中心的節(jié)點,則可以得到相對穩(wěn)定的社團劃分結(jié)果;但如果首先考慮位于社團邊緣的節(jié)點,則更容易得到相對隨機的結(jié)果。本文先采用混合的節(jié)點排序方法對網(wǎng)絡節(jié)點進行排序,在此基礎之上提出一種基于節(jié)點排序的社團劃分算法。實驗結(jié)果表明通過節(jié)點排序可以解決標簽傳播算法在社團劃分中出現(xiàn)的結(jié)果不穩(wěn)定的問題。研究恒定社團形成的原理,結(jié)合融合聚類提出一種恒定社團的尋找方法。恒定社團是動態(tài)網(wǎng)絡中一種非常特殊的社團結(jié)構(gòu),它可以用來衡量網(wǎng)絡的緊密性程度。恒定社團由一系列節(jié)點組成,無論網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)如何動態(tài)變化,這些節(jié)點都始終會被分配到同一個社團中。本文根據(jù)恒定社團的特點,提出基于融合聚類的恒定社團發(fā)現(xiàn)算法,對網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的研究具有重要意義。研究網(wǎng)絡節(jié)點的可到達程度,提出基于節(jié)點可達性度量的信息源定位算法。在網(wǎng)絡信息傳播的過程中,信息通過網(wǎng)絡中的邊向四周擴散。通常情況下,如果節(jié)點與其他節(jié)點之間的邊越多,則由該節(jié)點發(fā)出的信息就越可能被其他節(jié)點接收到,該節(jié)點可以到達的程度就越好。本文通過計算節(jié)點到其他節(jié)點的路徑數(shù)目以及該路徑出現(xiàn)的概率,提出基于節(jié)點可達性度量的信息源查找方法。實驗結(jié)果表明本文方法不僅避免了最大似然估計帶來的時間復雜度大的問題,還克服了在易接入性度量中步數(shù)估算不準確的問題。研究節(jié)點的局部屬性、全局屬性和網(wǎng)絡位置屬性對節(jié)點重要性程度的影響,提出基于?跳鄰居k核信息的節(jié)點重要性排序算法。大量實證表明,節(jié)點的重要性程度不僅與網(wǎng)絡的局部屬性有關(guān),還與網(wǎng)絡的全局屬性以及節(jié)點在網(wǎng)絡中的位置屬性有關(guān)。本文結(jié)合節(jié)點的局部屬性、全局屬性和位置屬性來度量節(jié)點的重要性程度,提出基于?跳鄰居k核信息的節(jié)點重要性排序算法,從而解決網(wǎng)絡中節(jié)點的重要性排序問題。實驗結(jié)果表明將網(wǎng)絡的局部屬性、全局屬性和位置屬性結(jié)合起來,可以準確地反映節(jié)點的重要性程度,對網(wǎng)絡節(jié)點重要性的排序更加準確。本文關(guān)于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的研究能清晰的描述復雜網(wǎng)絡的構(gòu)成、功能屬性、演化,對信息流控制的研究能進一步加強對網(wǎng)絡信息流的引導和溯源,為復雜網(wǎng)絡控制研究提供理論和現(xiàn)實依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：復雜網(wǎng)絡 社團劃分 信息流控制 信息源定位 節(jié)點重要性
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O157.5
【目錄】：

• 摘要5-8
• ABSTRACT8-15
• 第一章 緒論15-25
• 1.1 研究意義15-18
• 1.2 研究背景18-23
• 1.2.1 復雜網(wǎng)絡研究發(fā)展歷程18-21
• 1.2.2 復雜網(wǎng)絡研究面臨的挑戰(zhàn)21-23
• 1.3 本文的主要貢獻與創(chuàng)新23
• 1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排23-25
• 第二章 復雜網(wǎng)絡基礎知識25-30
• 2.1 復雜網(wǎng)絡的基本特性25
• 2.2 網(wǎng)絡模型25-27
• 2.2.1 規(guī)則網(wǎng)絡模型25-26
• 2.2.2 隨機網(wǎng)絡模型26
• 2.2.3 小世界網(wǎng)絡模型26-27
• 2.2.4 無標度網(wǎng)絡模型27
• 2.3 復雜網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)27-28
• 2.3.1 度27
• 2.3.2 平均路徑27-28
• 2.3.3 聚類系數(shù)28
• 2.3.4 社團28
• 2.4 網(wǎng)絡傳播28-29
• 2.4.1 傳播源28-29
• 2.4.2 節(jié)點的重要性29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第三章 復雜網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)研究30-66
• 3.1 引言30
• 3.2 社團的評價指標30-32
• 3.2.1 模塊度（Modularity）30-31
• 3.2.2 模塊密度（Module Density）31
• 3.2.3 標準化互信息（Normalized Mutual Information）31
• 3.2.4 社團強弱（Strong/Weak Sense Community）31-32
• 3.2.5 聚類系數(shù)（Clustering Coefficient）32
• 3.3 常見社團劃分算法32-37
• 3.3.1 基于網(wǎng)絡圖劃分的算法32-34
• 3.3.2 基于層次聚類的算法34-35
• 3.3.3 基于劃分聚類的算法35-36
• 3.3.4 其他算法36-37
• 3.4 基于節(jié)點相似性的社團劃分算法37-44
• 3.4.1 節(jié)點相似性37-39
• 3.4.2 基于節(jié)點相似性度量的社團劃分方法39-41
• 3.4.3 算法實驗結(jié)果41-43
• 3.4.4 結(jié)論43-44
• 3.5 基于融合聚類的社團劃分算法44-53
• 3.5.1 標簽傳播算法更新機制45-46
• 3.5.2 融合聚類46-47
• 3.5.3 基于融合聚類的社團劃分算法47-49
• 3.5.4 算法實驗結(jié)果49-53
• 3.5.5 結(jié)論53
• 3.6 基于節(jié)點排序的社團劃分算法53-59
• 3.6.1 引言53-54
• 3.6.2 節(jié)點排序54-56
• 3.6.3 基于節(jié)點排序的社團劃分算法56-57
• 3.6.4 算法實驗結(jié)果57-59
• 3.6.5 結(jié)論59
• 3.7 恒定社團59-65
• 3.7.1 基本概念60-61
• 3.7.2 節(jié)點序列61
• 3.7.3 基于融合聚類的恒定社團發(fā)現(xiàn)算法61-63
• 3.7.4 算法實驗結(jié)果63-65
• 3.7.5 結(jié)論65
• 3.8 本章小結(jié)65-66
• 第四章 信息源定位研究66-76
• 4.1 引言66
• 4.2 信息傳播方式66-67
• 4.3 信息傳播模型67
• 4.4 信息源定位算法67-71
• 4.4.1 基于節(jié)點中心性的信息源檢測算法67-68
• 4.4.2 基于最大似然估計的信息源檢測算法68-71
• 4.5 基于節(jié)點可達性度量的信息源定位算法71-75
• 4.5.1 可達性（Reachability）71
• 4.5.2 基于節(jié)點可達性度量的信息源定位算法71-72
• 4.5.3 實驗結(jié)果72-75
• 4.6 本章小結(jié)75-76
• 第五章 節(jié)點重要性研究76-88
• 5.1 引言76
• 5.2 常見節(jié)點重要性排序算法76-81
• 5.2.1 基于網(wǎng)絡局部屬性的節(jié)點重要性排序算法76-77
• 5.2.2 基于網(wǎng)絡全局屬性的節(jié)點重要性排序算法77-78
• 5.2.3 基于網(wǎng)絡位置屬性的節(jié)點重要性排序算法78-81
• 5.2.4 基于隨機游走的節(jié)點重要性排序算法81
• 5.3 基于?跳鄰居K?核信息的節(jié)點重要性排序算法81-87
• 5.3.1 跳數(shù)?的確定方法82
• 5.3.2 節(jié)點的重要性衡量指標82-83
• 5.3.3 算法步驟83
• 5.3.4 實驗結(jié)果83-87
• 5.4 本章小結(jié)87-88
• 第六章 在實際網(wǎng)絡中的應用88-98
• 6.1 實驗網(wǎng)絡介紹88-89
• 6.2 結(jié)果分析89-97
• 6.2.1 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分析89-93
• 6.2.2 定位信息源93-94
• 6.2.3 節(jié)點重要性排序94-97
• 6.3 本章小結(jié)97-98
• 第七章 總結(jié)與展望98-101
• 7.1 全文總結(jié)98-99
• 7.2 后續(xù)工作展望99-101
• 致謝101-102
• 參考文獻102-107
• 攻讀博士學位期間取得的成果107-109

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王立斌;;基于類型系統(tǒng)的完整性信息流控制[J];華南師范大學學報(自然科學版);2006年03期

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1 李浩文;企業(yè)信息流控制研究[D];華中師范大學;2008年

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4 舒逸;分布式環(huán)境下隱私增強技術(shù)的研究[D];上海交通大學;2012年

  本文關(guān)鍵詞：復雜網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)及信息流控制研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：315964