基于加权边相似度的重叠社区发现算法

社区发现是复杂网络研究的基础,其目的是发现网络的真实结构,对于分析复杂网络的拓扑结构、理解其功能和寻找其潜在的性质具有重要的意义.Palla,Yong和James等人分别提出了CPM、LINK算法,此类算法基于网络拓扑结构或边密度发现复杂网络中的社区,性能较好,但不足是计算出的社区存在过度重叠问题.如何设计新算法,避免社区发现的过度重叠问题,是一个亟待解决的重要问题.本文基于加权边相似度,提出了一种社区发现算法LINKw,可以高效发现社区结构,与其他算法相比,本算法能更好地解决社区过度重叠问题.     

异质网络社区发现方法研究综述

社区结构是复杂网络研究中的重要领域,也是复杂网络的重要特征之一,发现网络中的社区结构在理解网络功能方面起着重要作用。通过对国内外异质网络社区发现文献进行深入研究,较为全面地对现有异质网络社区发现算法进行了归纳总结。首先,通过对国内外异质网络社区发现文献进行归纳,给出异质网络社区发现的基本概述,明确异质网络社区发现领域相关问题的基本定义。其次,介绍了异质网络社区发现算法及主要评价指标,利用不同网络结构以及算法对现有方法进行分类概述。最后,对异质网络社区发现算法的发展趋势进行了总结与展望,提出未来可以将研究重点集中在以下几个方面:1)探索基于异质网络的社区发现评价标准,以推动该领域的快速发展;2)设计更加通用的算法模型,解决由先验知识引起的未知社区数量问题;3)开展更多关于动态网络的研究。     

基于注意力网络特征的社区发现算法

现实世界中许多网络都是根据社区结构紧密组织起来的, 发现社区对于了解复杂网络的结构及其关系有很大的帮助, 文中提出了一种基于注意力网络特征的社区发现(community discovery algorithm based on attention network features, CANF)算法, 利用标记节点频率和反示例节点频率度量初始网络标记特征, 并且引入注意力机制, 对示例节点的每个邻居节点更好地分配权重, 将初始权重与分配权重相结合, 使初始度量的网络特征获取更多与目标有关的细节信息。文中通过分配的注意力网络特征进行复杂网络预处理以及社区博弈归并, 于真实网络中进行验证, 实验结果表明, CANF算法在准确度、模块度以及运行时间方面优于其他社区发现算法。     

基于复杂网络的区域空气污染PM_(2.5)分析

把复杂网络方法应用于空气污染指数PM_(2.5)的研究。对中国区域的PM_(2.5)数据通过相关分析建立了相关性复杂网络。通过对网络的特质性质如节点度、社区结构、模体等性质的分析表明,能够有效分析出主要污染城市,空气污染城市具有群聚现象,需要一起进行治理,这与现实中的现象相符。由于污染空气的流动性性质,分析空气污染城市的群聚性对于空气污染的治理有一定的参考意义。     

复杂网络社区的抽样概率分布估计检测算法

针对复杂网络密集区域(社区)存在大量节点及稀疏网络,传统方法性能无法满足检测指标要求的问题,提出一种复杂网络社区的抽样概率分布估计检测算法.首先,针对社区检测方法中数学模型不够精确导致正确发现社区数量不足的问题,基于模块化密度(D值)提出一种无需先验知识的混合整数非线性社区检测模型;其次,针对该模型优化的NP难问题,采用Gibbs抽样概率模型,提高分布估计种群的普适性,并为优秀个体构造抽样学习样本,提高算法的优化性能;最后,通过在标准测试函数及复杂网络社区检测应用中验证了所提算法的有效性.     

基于标记注意力机制的社区发现算法

针对网络的聚类进行研究,提出了一种基于标记注意力机制的社区发现算法,网络特征通过标记节点频率及反示例节点频率联合度量,为使网络特征的度量更加关注于示例节点的细节信息,引入注意力机制来处理网络特征。社区划分由复杂网络预处理、网络节点的策略、社区博弈归并三个部分组成,其中网络节点的策略由无贡献节点归并、节点到社区的判断以及节点逻辑标记和的判断三个步骤组成。实验借助于真实网络进行验证,在归一化互信息、模块度、社区划分数量及运行时间四个方面,基于标记注意力机制的社区发现算法都优于其它社区发现算法。在实际生活中应用此算法,能够更加直观地显示网络内部之间存在的联系。     

融合节点影响力与多标签传播的重叠社区发现算法

重叠社区发现是复杂网络分析研究的重要目标之一。针对传统多标签传播算法存在的社区发现结果具有随机性、不稳定性,以及忽视节点影响力对标签传播的影响等问题,提出一种基于节点影响力与多标签传播的能够生成稳定社区的重叠社区发现算法。算法在节点影响力的计算、排序和核心节点识别基础上,通过邻居节点初始标签的再处理和基于平衡系数的节点标签异步更新策略,实现复杂网络重叠社区的有效识别。在真实数据集和人工数据集上的实验综合表明,算法性能优于各对比算法,适用于大规模复杂网络。     

基于结构和适应度的社区发现

复杂社会网络无处不在,对复杂社会网络进行社区发现越来越被人们重视.基于局部结构的社区发现可以在不用了解全局的情况下对某些节点进行划分;社会网络的社区适应度特性可以找出不同适应度下的社区结构.基于局部结构以及社区适应度的网络属性,提出一种新的社区发现算法.通过实验比较,算法能较好、较快的发现社区结构,在人工网络以及真实社会网络均取得较之已有方法更好的效果.     

复杂超网络的研究综述

随着对复杂网络研究的深入,研究者发现现实中有很多问题需要用复杂超网络来刻画和描述,因此对复杂超网络的研究逐步开展.本文简要介绍了复杂超网络的研究背景,并在此基础上,对超网络的模型、超网络的相关代数性质以及超网络的动力学方面的主要研究结果进行了介绍,并结合复杂超网络的主要研究内容,对复杂超网络存在的问题和今后的研究重点进行了总结和展望.     

基于标签传播的重叠社区发现算法

重叠社区发现是复杂网络研究的重要课题.提出一种基于标签传播的重叠社区发现算法.首先利用标签传播算法得到初始无重叠社区划分结果,之后通过设计新的重叠节点识别算法确定重叠节点,最后再根据重叠节点的识别结果对社区进行合并从而得到最终的重叠社区划分结果.该算法克服了已有算法重叠节点占比过大的弊端.为验证算法的有效性,在LFR人工数据集、3个标准公开测试集以及真实的大豆基因共表达网络上进行实验,并与已有算法进行对比.实验结果表明,该算法性能明显优于对比算法,极大地改善了重叠节点比重过大问题.     

上海证券市场的复杂网络特性分析

证券市场作为一个复杂的经济系统,可以用复杂网络来抽象和描述.选取2002年以前在上海证券交易所上市,并且在2002年初至2004年末在上海证券交易所持续交易的股票为节点,股票价格波动相关性为边构建一个无向无权的证券市场网络.利用复杂网络的理论和研究方法,分析该网络的拓扑结构,发现该网络具有典型复杂网络的统计特性——小世界效应和无标度特性,从而为研究证券市场提供了一个新的视角.     

复杂网络中基于疾病传播模型的阻塞传播

复杂网络是现实世界的抽象,交通网络是一个复杂巨系统。从网络复杂性理论出发,在SIR、SEIR等传统的疾病传播数学模型的基础上,结合实际定义流动形式为:易阻-阻塞-调整-易阻(Susceptible-Infected-Adjustive-Susceptible),提出SIAS模型,用以说明交通网络中的阻塞传播特性;并利用建立的SIAS模型,通过仿真进一步分析模拟了交通阻塞的传播状况,得到了许多有益的理论结果,有可能为交通运输网络规划、设计、建设和管理提供科学的研究手段和理论支持。     

主城区公路网的复杂网络特征分析

将复杂网络理论应用到主城区公路网分析上,拓展了城市交通网络基础理论的研究思路和研究范围.首先介绍主城区公路网的重要作用和特点,接着阐述复杂网络的基础理论,在此基础上,重点研究了主城区公路网映射后的复杂网络特征,并以重庆市主城区公路网为例分析,将其与其他城市主城区公路网做了比较.     

复杂网络子图中心性分析

许多现实网络虽然具有小世界和无标度的全局结构特征,但可能具有非常不同的局部结构特征,子图从局部层次刻画了网络内部相互连接的特定模式.本文通过仿真分析的方法研究了ER随机网络、WS小世界网络和BA无标度网络模型的子图中心性的特点,得出了这三类网络模型的子图中心性与网络密度、重连概率和网络规模之间的关系.仿真结果表明,子图中心性能够刻画复杂网络的拓扑结构.     

基于复杂网络的交通运输网络可靠性研究进展

从指标分布特性、小世界及无标度特性和可靠性3个方面论述了复杂网络在交通运输网络的研究进程和应用现状。从网络模型构建和复杂交通运输网络应用两个方面总结了现阶段复杂交通运输网络可靠性研究中存在的问题。研究表明,今后运输网络可靠性研究将从4个方面展开:模型构建过程中充分考虑各子网络及其他相关网络的影响;基于大数据分析构建动态有向网络模型;应用牵制理论控制提高网络可靠性;城市群及多中心城市复合复杂交通运输网络可靠性研究。     

基于复杂网络的铁路-航空多层网络的鲁棒性研究

为提高我国交通系统运行的效率和稳定性,本文应用复杂网络理论,选取中国大陆(不包括港澳台)的地级市铁路和航空数据(截至2015年7月)为研究对象,构建了中国铁路-航空多层网络。对铁路-航空多层网络的拓扑性质和鲁棒性进行了研究,选取平均路径长度和网络效率两项指标作为鲁棒性评价指标。研究结果表明,铁路-航空多层及其单层网络都具有小世界和无标度特性;铁路-航空多层网络在蓄意攻击方式下的鲁棒性较差,而在随机攻击方式下的鲁棒性较强;不管是在蓄意还是随机攻击的方式下,铁路-航空多层网络的鲁棒性都要优于铁路层、航空层网络。     

Structural Properties of Complex Networks

When complex networks describe a wide range of systems in nature and society,it is increasingly recognized that the topology of real networks are governed by robust organizing principles.Here we discuss the structural metrics such as average path length,clustering coefficient and degree distribution,the main models covering random graphs,small-world and scale-free networks,the interplay between structural properties and the synchronization of complex networks.     

基于边权与节点负载的路由策略研究

随着交通网、航空网等包交换网在人类生活中的地位日益提高,包交换网络中的路由策略问题引起了一些学者的关注.运用复杂网络理论的相关研究手段,利用包交换网的静态属性和动态特性,对包交换网的拥塞现象进行了分析,并从以上两个角度分别给出了解决方案.随后提出了基于边权与节点负载的路由策略,该策略根据网络中边的权值和节点的负载情况动态地选择转发路径,与现有策略相比,可以有效地缓解网络拥塞,提升网络效率,具有一定的实用价值.     

基于复杂网络的城市交通系统复杂性概述

主要同顾了复杂网络在城市交通网络中的相关研究概况，包括城市交通网络拓扑结构复杂性、道路交通流与复杂网络及网络交通流与复杂网络之间相结合的研究，并就交通系统特有的属性提出了综合应用复杂网络、系统科学、非线性动力学、城市交通等理论来研究城市交通复杂性的重要意义。最后对进一步需要讨论和分析的问题进行了展望。     

基于复杂网络理论的产品族零部件关系网络研究

用复杂网络的理论来研究产品族零部件关系网络.得出产品族零部件关系网络属于无标度网络;提出它的两个特性即增长特性和优先连接;给出了零部件关系网络的3个统计性质,平均路径长度,聚类系数和度分布.