復雜網(wǎng)絡隨機模型指與實際網(wǎng)絡具有某些相同特征,其它網(wǎng)絡特征完全隨機化的網(wǎng)絡模型。以統(tǒng)計推斷為基礎,復雜網(wǎng)絡隨機模型作為參考系,能夠定量化凸顯實際網(wǎng)絡難以直觀解釋的復雜結構特性,并在比較與推斷的過程中,幫助科研人員深入理解實際網(wǎng)絡的內在規(guī)律,為復雜系統(tǒng)的描述與分析提供更加深刻的科學認知。近年來隨著復雜網(wǎng)絡研究的發(fā)展,其研究對象愈加復雜、規(guī)模愈加龐大,具有單一類型節(jié)點與邊的簡單同質網(wǎng)絡已無法對多對象、多關系的大規(guī)模復雜系統(tǒng)進行描述,需要采用如多元網(wǎng)絡、邊網(wǎng)絡、大規(guī)模稀疏網(wǎng)絡、異質網(wǎng)絡等更為復雜的網(wǎng)絡結構對這些系統(tǒng)進行準確的抽象與分析。現(xiàn)有針對簡單同質網(wǎng)絡的隨機模型研究,并不適用于結構更為復雜、規(guī)模更為龐大的網(wǎng)絡結構分析,因此需要針對上述多類型復雜網(wǎng)絡的隨機模型開展深入研究,為分析與表征其復雜結構特性提供支撐。為了填補復雜網(wǎng)絡隨機模型在多類型復雜網(wǎng)絡研究中的空白,進一步解決網(wǎng)絡稀疏性對網(wǎng)絡隨機模型構建的挑戰(zhàn),本文提出了多元網(wǎng)絡冗余度隨機模型、邊網(wǎng)絡隨機模型、網(wǎng)絡稀疏隨機模型、異質網(wǎng)絡零模型與異質稀疏隨機模型,覆蓋了復雜網(wǎng)絡的全部類型,為多類型復雜網(wǎng)絡提供了有效的分析與表征工具,為建立以隨機模... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：149 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

多元網(wǎng)絡邊冗余度與節(jié)點冗余度示意圖:(a)原網(wǎng)絡;(b)聚合后網(wǎng)絡;(c)邊冗余度計算結果;(d)節(jié)點冗余度計算結果

第二章多元網(wǎng)絡冗余度隨機模型25圖2-3三層多元網(wǎng)絡及其1階多元網(wǎng)絡冗余度隨機模型示意:(a)原網(wǎng)絡;(b)冗余度隨機模型。圖2-3展示了一個三層多元網(wǎng)絡及其1階多元網(wǎng)絡冗余度隨機模型。圖2-3(a)為一個三層多元網(wǎng)絡，圖2-3(b)為圖2-3(a)中多元網(wǎng)絡的一個1階多元網(wǎng)絡冗余度隨機模型。模型中的所有節(jié)點的1階冗余度均與原網(wǎng)絡相同，每一層網(wǎng)絡中的節(jié)點的連接是在這種約束下半隨機的，這造成了模型中的連接結構與原網(wǎng)絡中連接結構的不同。多元網(wǎng)絡冗余度隨機模型是在全局冗余度分布的約束下隨機生成的，而不是每一層的單獨約束。因此，該模型體現(xiàn)了多元網(wǎng)絡的聚合信息，而如果通過簡單的聚合多網(wǎng)絡，會造成這種聚合信息的丟失。然而，由于全局的節(jié)點冗余度分布制約了各層的連接，多元網(wǎng)絡冗余度隨機模型中每一層網(wǎng)絡的連接也不是完全獨立隨機的。在圖2-3中，每一層網(wǎng)絡中的連接也不是完全隨機的。因此，節(jié)點冗余度是多元網(wǎng)絡的一個全局參數(shù)，它描述了層與層之間節(jié)點的相互制約關系，也保證了各層之間不是完全相互獨立的。這種在節(jié)點冗余度制約下的隨機化，既是融合信息的隨機化，也是每層網(wǎng)絡連接信息的隨機化，它保留了多元網(wǎng)絡中節(jié)點在各層之間的基本連接信息。注意到在多元網(wǎng)絡中，冗余度分布代替了單網(wǎng)絡中的度分布，并且“相同規(guī)模”意味著模型與原網(wǎng)絡具有相同的節(jié)點數(shù)N以及網(wǎng)絡層數(shù)M。這里，我們提供k階多元網(wǎng)絡冗余度隨機模型的詳細解釋，并將其總結于表2-2。0階：與原網(wǎng)絡具有相同節(jié)點數(shù)N，網(wǎng)絡層數(shù)M以及平均節(jié)點冗余度的隨機化多元網(wǎng)絡模型；1階：與原網(wǎng)絡具有相同節(jié)點數(shù)N，網(wǎng)絡層數(shù)M以及節(jié)點冗余度()的隨機化多元網(wǎng)絡模型；

第二章多元網(wǎng)絡冗余度隨機模型33推特事件關聯(lián)網(wǎng)絡中每一個節(jié)點代表了推特空間中的一個事件，該網(wǎng)絡以事件為節(jié)點，針對事件之間的三種關聯(lián)關系構建了三層推特事件關聯(lián)網(wǎng)絡：第一層網(wǎng)絡：關鍵詞相似度網(wǎng)絡；邊代表關系：兩個事件之間關鍵詞相似度；成邊條件：如果兩個節(jié)點之間關鍵詞集合的余弦相似度大于0.3，則在兩個節(jié)點之間生成一條邊；第二層網(wǎng)絡：地理位置相關性網(wǎng)絡；邊代表關系：兩個事件之間地理位置相關性；成邊條件：如果兩個事件發(fā)生在同一地點，則在兩個節(jié)點之間生成一條邊；第三層網(wǎng)絡：推文相關性網(wǎng)絡；邊代表關系：兩個事件推文集合的相關性；成邊條件：如果兩個事件的推文集合相同推文大于10條，則在兩個節(jié)點之間生成一條邊；該網(wǎng)絡包含了一天當中的300個事件，并可視化如圖2-4，圖2-4(a)為第一層網(wǎng)絡：關鍵詞相似度網(wǎng)絡；圖2-4(b)為第二層網(wǎng)絡：地理位置相關性網(wǎng)絡；圖2-4(c)為第三層網(wǎng)絡：推文相關性網(wǎng)絡。圖2-4三層推特事件關聯(lián)網(wǎng)絡示意圖:(a)-(c)三種關系網(wǎng)絡。（2）恐怖分子關系網(wǎng)絡通過Noordin恐怖分子數(shù)據(jù)集[126]獲取了6種恐怖分子之間的關系，以每個恐怖分子為節(jié)點，構建了恐怖分子多元網(wǎng)絡，具體成圖規(guī)則如下：第一層網(wǎng)絡：組織相關性網(wǎng)絡；邊代表關系：兩個恐怖分子之間的組織相關性；成邊條件：如果兩個恐怖分子屬于同一恐怖組織，則在他們兩個節(jié)點之間生成一條邊；(a)(b)(c)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Terrorist attacks in the largest metropolitan city of Pakistan: Profile of soft tissue and skeletal injuries from a single trauma center[J]. Muhammad Shahid Khan,Shahan Waheed,Arif Ali,Narjis Mumtaz,Asher Feroze,Shahryar Noordin.  World Journal of Emergency Medicine. 2015(03)



本文編號：3381229