基于复杂网络理论的担保网络研究

基于某商业银行的企业担保关系数据建立担保网络,并运用复杂网络理论对其进行定性和定量的研究。发现担保网络具有小世界、无标度特征,节点度表现为异配,并且节点的核数和介数与节点的度没有明显的关系。此外,对担保网络中的社区结构进行分析,发现社区中的成员分布具有明显的地域集聚性,企业更倾向于在同地域间发生担保,浙江、江苏的担保社区多且关系复杂等。     

离散粒子群社区检测算法

针对复杂网络中的社区检测问题,提出了一种基于节点影响力的离散粒子群社区检测方法。该方法以模块度密度作为目标函数,利用离散粒子群算法对其进行优化,在优化过程中提出了节点影响力的概念,其充分利用了网络中节点的相互关系检测网络中的社区结构。同时,在此基础上提出了基于节点影响力的粒子群初始化方法和粒子状态更新方法。利用人工网络数据集和真实网络数据集对所提算法进行测试,实验结果表明,所提算法具有较好的检测结果,能更好地对网络中社区进行划分。     

基于保守合并策略的复杂网络社区结构发现

为了有效的进行复杂网络社区结构发现,在CNM算法的基础上引进了一种具有额外头部节点的堆数据结构,在社区合并的过程中采用有偏的随机抽样方法,实现了较为保守的合并策略.随机合并算法的输出有更多的机会到达模块度函数的平台区域,在通常情况下其平均表现超过了原始CNM算法.在合成和真实的网络上验证了所提算法的可行性和有效性.     

基于最优路径相似度传输矩阵的链路预测方法北大核心CSCD

为解决现有的基于相似性的链路预测方法忽略了最优路径在节点间传递相似性的能力的问题,提出一种基于最优路径相似度传输矩阵的链路预测方法。首先,分析节点间最优路径对信息传输能力的影响,进而对节点间紧密中心性进行定义;其次,依据最优路径数和中心性构建相似度传输矩阵,综合节点间局部信息和全局属性衡量节点间相似度。最后,将所提方法与其他相似性指标,在6个真实网络上进行实证对比研究。结果表明,所提算法预测精度较高,且算法更加稳定。     

改进的加权复杂网络节点重要度评估的收缩方法

分析了加权复杂网络的结构特点,综合考虑了边权对节点重要度评估的影响,给出了加权节点重要度的新定义,并提出了改进的适用于加权网络的节点收缩方法.该方法认为最重要的节点就是收缩后加权网络凝聚度最大的节点,其算法的时间复杂度为O(n³).该方法有助于更准确地发现复杂网络中的关键节点.最后的实验分析验证了方法的有效性和可行性.     

社会网络上的舆论传播及控制策略

为了更加准确地刻画真实社会网络上的舆论传播动力学并提出有效地控制策略,研究了含有正向和负向的"双向社会加强效应"对舆论传播的影响。基于统计物理学中的生成函数和空穴理论,研究得出了舆论传播的理论阈值。通过仿真实验,发现减弱正向加强因子或增加负向加强因子能有效降低舆论传播范围。进一步,通过研究Facebook这一真实社会网络的拓扑特性,发现度小的节点权重较小,且存在一些度小而k-核较大的节点。最后,基于网络的度、k-核、点权及群体影响力等指标,提出了5种不同控制策略。结果表明,控制群体影响力较大的节点能有效控制舆论传播。     

基于共享最近邻探测社团结构的算法

针对经典重叠社团结构发现的派系过滤算法中派系定义过于严格、算法缺乏实用性、时间复杂度高等问题,提出了一种基于共享最近邻的社团结构发现算法. 该算法不仅可以对网络进行社团结构的划分, 而且可以很好地把网络中的桥点找出,算法的时间复杂 度约为O(nhk), 其中n为网络中的节点数,h为核心社团的数目, k为网络中节点的 最大节点度.为了验证该算法的正确率和性能, 把该算法应用到计算机生成网络和真实网络中, 并与著名的社团探测算法——GN算法和NF快速算法进行了比较.实验的结果表明所提出的算法是有效可行的.     

节点剩余能量均衡的机会网络路由机制

机会网络中的节点能量受限且难以补充,其能量消耗情况影响着整个网络的生命周期和性能。针对社区机会网络中部分活跃节点频繁转发数据所导致的能量消耗过快问题,提出一种节点剩余能量均衡的机会网络路由机制,根据节点剩余能量及其在网络中的活跃程度感知其综合转发能力,进而合理地选择下一跳节点,有效减少不必要的转发次数,均衡网络负载。数值结果表明,所提出的机制能够在保证网络投递率的同时均衡网络能耗,延长网络生命周期。     

无标度网络中FDI技术溢出效应

在BA模型中引入技术相似程度这一变量,分析无标度网络的形成过程及其结构特点对FDI技术溢出效应的影响.仿真结果表明,新模型生成的网络具有无标度性.当节点之间的相对于外商的技术相似程度差异较大时,节点度分布变得相对比较均匀.网络中少数连接数较大的节点以及相对于外商高的技术相似程度对FDI技术溢出效应有重要影响,而网络的小世界特性以及节点间技术相似程度的差异,对于大节点企业所产生的影响起到一定的纠偏和调节作用.     

基于熵的复杂有向网络异质性度量方法

复杂网络异质性度量方法研究中,现有方法虽然考虑了网络中节点度分布,但没有考虑相邻节点之间的差异性和节点相互作用的方向性,对此,提出了一种基于熵的复杂有向网络异质性度量方法,综合考虑有向网络节点度分布和相邻节点之间的差异性,突出网络对称性在消除网络异质性中所起的作用,使得有向网络异质性的度量更加准确,为复杂有向网络复杂性的度量提供一种新的思路。算例表明该方法具有合理性和有效性。     

社会网络环境下基于犹豫度和一致性的大群体决策方法

针对社会网络环境下,决策成员偏好为直觉模糊数的大群体决策问题,提出一种新的决策方法.根据决策成员的社会网络关系,利用Louvain社区发现算法进行决策成员社区划分,并利用节点的度中心性和紧密中心性确定基于社会网络结构的决策成员权重和分区权重.进一步,提出新的直觉模糊数距离公式,并引入犹豫度,获取分区的犹豫水平和一致性,进而确定基于犹豫度和一致性的分区权重.在此基础上,有效融合基于社会网络结构和基于犹豫度和一致性的分区权重,确定分区综合权重,进而对备选方案进行排序.最后,通过生态安全案例分析验证本文方法的有效性,对比分析显示了所提方法的优势和合理性.     

网络节点重要度的快速评估方法

对网络节点进行重要性评估, 快速发掘重要性节点已经成为数据挖掘、复杂网络中的一个基本问题, 现有的节点重要度评估方法对于大型网络而言, 计算速度较慢. 基于电阻网络提出一种快速实用的节点重要度评估方法, 该方法利用节点对网络电能消耗的影响来评估节点的重要度, 如果由于一个节点的存在而导致网络平均电能消耗减少, 则该节点就越重要, 反之则该节点重要度就低. 该方法的时间复杂度为O(n³), 在分布式扩展的情况下可达到O(n), 实验分析证明了该方法的有效性, 而且运算速度快, 能处理大规模网络.     

众筹项目的个性化推荐:面向稀疏数据的二分图模型

二分图模型是一种全局优化算法,本文将二分图模型应用于直接推荐众筹项目,使用PersonalRank算法迭代计算网络节点的全局关联度,从而推荐那些基于余弦相似度的协同过滤不能有效推荐的项目,适用性更加广泛.更进一步,提出将二分图模型与协同过滤算法相结合,首先把网络结构划分为二分图,采用二分图算法得到的两类节点(用户节点,项目节点)之间的全局相似度,再结合协同过滤算法,得到基于二分图模型的协同过滤算法.实验表明,在众筹项目推荐中,由于数据极端稀疏,适宜采用二分图模型来进行相似度计算并进行推荐.     

城市道路网络的拓扑性质和脆弱性分析

基于GIS技术和复杂网络理论,研究国内包括杭州、苏州在内的江浙4座城市的街道网络的复杂性.分析了街道网络的基本拓扑性质,如点度分布、路径长度分布、网络效率,发现这4个街道网络尽管规模、历史、经济各不相同,但性质非常相似.然后进行城市街道网络的脆弱性分析,通过比较随机和蓄意两种攻击策略,发现城市街道网络对随机攻击很稳健,而对基于点度和介数的选择性攻击策略很脆弱,说明点度和介数是很有用的,找到关键节点和预先防御的指标,这对城市应急管理、应急交通调度和导航都具有借鉴意义.     

基于共邻矩阵的复杂网络社区结构划分方法

提出了一种基于共邻矩阵和增益函数的划分算法来发现复杂网络中的社区结构.共邻矩阵中元素的含义为结点对之间拥有相同邻居的数目.以增益函数作为网络社区结构划分的目标函数,进一步推导出基于增益矩阵和增量矩阵的特征值和特征向量的社区结构划分方法.最后把这种算法应用于三个常用的实际网络数据中,并和Newman基于模块度矩阵 的谱算法结果做了比较,以验证该算法的可行性和有效性.     

复杂网络中节点重要度评估的节点收缩方法

首先定义了网络的凝聚度,在此基础上提出了一种评估复杂网络节点重要度的节点收缩方法,认为最重要的节点就是将该节点收缩后网络的凝聚度最大,其算法的时间复杂性为O(n3).该方法综合考虑了节点的连接度以及经过该节点最短路径的数目,克服了节点删除法的弊端.最后的实验分析表明该方法直观、有效且运算速度快,对于大型复杂网络可以获得理想的计算能力.     

陆运快递网络的复杂结构特性及演化模型

陆运快递网络是快递企业包裹投递的基础,对其投递业务的完成具有重要影响。借鉴复杂网络理论研究方法,对陆运快递网络的复杂结构特性进行度量和分析,发现陆运快递网络是一个小世界网络,其度分布形式为无标度分布,存在明显地与地理位置相关的社区结构,并表现出富人俱乐部现象和节点度异配特性。根据这些结构特性,在BA无标度网络模型的增长和优先连接机制中,引入边的增长机制和节点城市的地理位置因素,构建陆运快递网络演化模型。仿真结果表明,该模型重构了陆运快递网络的主要结构特性,从理论层面揭示了陆运快递网络的生成演化机理,为快递企业在实践中构建地面投递路线提供理论依据。     

节点重要度贡献的复杂网络节点重要度评估方法

引入m阶邻居节点的概念,提出了一种基于m阶邻居节点重要度贡献的复杂网络节点重要度方法,并引入α和γ两个参数,用于调节节点重要度评估对节点自身特性及m阶邻居节点的依赖程度。综合考虑了节点自身及1到m阶邻居节点的重要度贡献。为检验算法的有效性,采用ARPA网络拓扑并针对算法在不同m取值条件下的节点重要度情况进行了评估。评估结果显示,与度值法、介数法、节点删除法等评估方法相比,具有更高的评估精度,能显著地区分复杂网络中节点之间的重要性差异,能准确地确定网络中关键节点,保证节点重要度评估的准确性;此外,实验结果还揭示了一个重要动力学现象,即当邻居节点所考察的深度m值大于网络的平均路径长度L时,该方法可得到可靠且精度较高的评估结果。     

结合网络动力学的电网关键节点识别

为了有效发掘出网络中的重要环节,提出了一种综合网络结构和节点动力学的电网关键节点识别方法,该方法结合两种已有的节点重要性评价指标——度中心性和接近中心性,同时定义和网络动力学相关的两个指标——临界同步耦合强度和失同步扩散时间。综合考虑4种性能指标的影响来确定节点的重要性,克服了单一评价指标的片面性,可以得到比使用单一评价指标更为准确的节点重要性评价结果。在IEEE14和IEEE57节点系统上进行仿真测试,实验结果验证了方法的合理性和有效性。     

具有任意度分布的复杂网络拓扑结构建模方法

给出复杂网络节点连接度分布与节点度秩函数之间的数学关系，在此基础上提出一种具有任意度分布的复杂网络拓扑结构建模方法。以无标度网络和指数网络为例，验证该方法的有效性。