一种通信网络节点重要性的计算公式

针对基于节点的移除可能导致网络拓扑结构变化的不足,提出了一种确定通信网络节点重要性的评价公式.该公式综合考虑了节点在网络中的全局性影响,能精确地评价网络节点重要性,尤其对解决卫星网络的节点重要性评价方面.该计算公式定义了网络中节点重要性取决于该节点在网络中的位置信息和其他节点对该节点的贡献度.节点的位置由节点介数确定,其他节点对该节点的贡献度与其他节点的介数及紧密度相关.利用该公式对典型网络的节点重要性进行分析,并与其他评价方法进行对比,结果表明,该公式能精确并正确评价节点对网络的控制能力.     

考虑节点失效和边失效的航空网络鲁棒性

运用复杂网络方法,构建无向加权航空网络模型,在分析其拓扑结构特性的基础上,提出一种考虑节点失效和边失效的航空网络鲁棒性评价策略,评估在不同攻击策略下网络的鲁棒性.研究结果表明,中国航空网络可以归类为小世界网络,且度分布近似幂率分布,符合复杂网络基本特征.当网络中大部分节点(机场)或边(航线)随机失效时,中国航空网络仍可以保持连接,具有较强的鲁棒性,而在蓄意攻击下,少数节点或边失效就会导致网络迅速瘫痪,鲁棒性较弱,且加权节点介数和加权边介数攻击对网络的破坏力较强.     

基于估距方式分类的无线传感器网络定位算法

针对传统无需测距的无线传感器网络定位算法(DV-Hop算法)在估算距离时因存在较大误差而导致定位精度不高的问题,文中提出了基于估距方式分类的无线传感器网络定位算法.该算法引入最优辅助估距锚点,未知节点每次在估算距离时,首先依据所需估算的距离寻找最优辅助估距锚点,再按其估距所属类型进行估距计算,以提高距离估算的精度.为进一步提高定位精度,文中算法在三边定位法中引入"非线性-跳数"加权因子,通过它获得未知节点最终估计坐标的期望.仿真实验结果表明,在适当增加通信开销的条件下,文中算法的定位精度显著提高.     

边定向方法对随机网络抵制级联故障鲁棒性的影响

针对复杂网络抵制级联故障的鲁棒性问题,考虑节点权重和边的方向,通过扩展经典的全局介数方法定义节点负载,提出了新的随机网络级联故障模型.应用三种边方向确定策略,在具有单向边和双向边的随机网络上探讨了级联故障行为,分析了全局负载分布机制下定向边对网络抵制级联攻击鲁棒性的影响.仿真结果表明,对于随机网络,所使用的边定向方法均可以使得网络更加鲁棒.但是,不同的边方向确定策略和单向边比例对随机网络抵制级联故障鲁棒性的优化效果影响不大.     

基于多关系网络的边转移扩容策略

为缓解网络拥塞、提高网络容量,利用真实网络中节点间存在多种关系的特性,基于多子网复合复杂网络模型提出了一种适用于多关系网络的边转移扩容策略。通过改变网络的拓扑结构,删除高介数节点之间的边,同时,在最短路径较长的节点对之间添加边以此来达到扩大网络容量的目的。研究结果表明,边转移策略降低了网络中节点介数的最大值,有效地缩短了网络平均最短路径,均衡了节点之间的信息负载,最大化的提高了网络容量。     

对等网络的临界负载研究

不同于传统的网络拥塞研究方法,从拓扑属性节点介数出发,分析了网络拥塞与介数之间的关系,以排队论为模型,从理论上给出了导致网络拥塞的临界负载与网络拓扑属性介数的公式解.并且以Gnutella网络拓扑结构为模型进行了仿真实验,假设Gnutella网络中的网络流量由搜索请求和搜索响应构成,搜索请求采用k邻居随机路由方式.仿真结果不仅验证了公式解的正确性,而且证明了临界负载和介数之间的必然联系.     

多层航线聚合网络建模及相关性分析

为研究航空公司航线网络结构特征,基于复杂网络理论以机场为点,机场间的直通航线设边,建立由46个航空公司子网络聚合的多层航线网络模型,计算并分析其参数指标。结果表明:航空公司航线网络分布具有明显地域偏好性和较短平均路径长度;网络平均度与网络密度、聚集系数呈强正相关性,与平均路径长度有强负相关性;航线规模与网络直径无明显关系。聚合后的多层航线网络具有明显的小世界网络和无标度网络特性;节点度对网络指标影响最大,与网络中心性指标、介数呈强正相关,与点聚集系数和最短路径呈负相关性;介数与介数中心性具有强正相关,与特征向量有弱的负相关性;聚集系数与网络其他指标均呈负相关性;最短路径与网络接近中心性和特征向量中心性影响最大。     

最小生成树的又一种生成法

提出一种关于最小生成树的生成法, 此方法是在一个给定的网络中,首先找到一条权最大的边,判断此边的 2个结点在不经过此边的情况下是否有另路相通,若相通则删除此边.否则, 保留此边,再寻找所剩余的权最大的边, 作类似的处理,直到在原网络中剩下的边为顶点数减 1 为止, 由此即得最小生成树.与传统的 Prim 算法及 Kruskal 算法相比较, 此法在点多而边数相对较少的网络中,能迅速地找到它的最小生成树.     

基于AS拓扑结构与网络服务分布的AS节点关键度分析

为了评估AS节点在实际网络中的关键度,有效发现实际网络中的关键AS节点,提出了基于加权有效最短路径定义的介数评估AS节点关键度的方法.首先根据valley-free原则计算有效最短路径,避免了一些在实际网络中无效的路径对衡量关键度的影响.进一步通过DNS测量网络重点服务在自治域内的分布情况,结合节点的网络服务权值衡量节点的实际关键度,克服了单纯从拓扑性质上无法较好地反映实际网络中关键度的问题.实验中根据AS关系数据集构建国内范围的AS拓扑模型,利用该方法对AS节点进行排名,并通过与基于介数和基于有效最短路径定义介数的评估方法的比较,验证了该方法能更好地分辨出节点对于实际网络中流量传输、服务提供的关键度.     

动态网络中基于局部介数的重叠社区发现算法

针对现有静态网络社区发现算法的失真和动态网络社区发现算法时间复杂度较高的问题,本文提出了一种动态网络中的重叠社区发现算法。在网络中,边介数最大的边或分割介数最大的节点是网络中的关键边或点,即联系最不紧密的边或节点,因此,该算法利用去除最大边介数的边和分裂最大分割介数的节点的方法,并将网络社区的动态变化和重叠性考虑在内进行社区发现。最后利用模块度对社区发现进行控制,使发现的社区结构更加合理。     

互联网AS级拓扑中心化度量方法

针对如何能够在规模庞大、结构复杂的互联网AS级中准确而迅速地发现中心节点这一问题,展开对互联网AS级拓扑中心化度量方法的研究.应用三种现在普遍应用的中心化指标——度中心化、紧密度中心化、介数中心化,同时提出一种核中心化的度量法来度量网络中的高核数节点集合.采用节点删除法,通过删除某个节点对网络连通的破坏程度来度量网络中该节点的重要性.经研究发现紧密度中心化在互联网AS级度量上弱于度中心化和介数中心化指标;度中心化和介数中心化在攻击节点数小于0.5%时,有很强的相似性;核中心化度量方法非常适用于查找到网络中度值较高且连接紧密节点所构成的社团.     

基于介度熵的复杂网络节点重要度识别方法

现有复杂网络通常会受到随机攻击和蓄意攻击,导致复杂网络拓扑结构的可靠性性能下降.为了解决以上问题,基于图熵,结合节点的介数中心性和其所有邻居节点的度中心性,提出一种新的攻击策略,即介度熵( BE),用来识别网络中的重要节点并加以保护.实验分别通过静态攻击和动态攻击来评估攻击策略在3个标准网络模型和3个真实网络上的效率,通过比较,介度熵比传统的攻击策略具有更高的攻击效率.     

恐怖网络中基于节点割集分层的组织结构发现方法

“911”等一系列恐怖事件导致越来越多的国家开始重视恐怖组织网络的研究,但社会网络分析中的一些典型度量,如节点的度、介数、接近度等,不能很好地适应具有高度组织性的社会网络.文中针对层次结构性较强的恐怖组织网络,提出了一种新的节点重要性度量,其综合了节点的全局信息与局部信息,利用割集算法对网络节点进行分层获得节点全局信息,局部信息则直接利用了节点的出/入度,并使用BP神经网络方法对综合度量进行参数优化.针对“911”恐怖事件成员网络实际数据的分析结果验证了这种度量的有效性.     

基于多核心工作站机群的并行介数算法

针对计算大规模复杂网络时介数的空间和时间复杂度问题,根据网络数据的存储特点,设计了减少内存占用并能提高查找速度的数据结构.根据介数计算的特点,用Python语言设计了粗粒度并行算法,在多核心工作站机群实现了并行算法.实验结果表明:并行算法不仅能够适用于上亿条边规模的网络,而且能够获得线性加速比,使120个计算核心的加速比达到了71左右,为分析大规模复杂网络数据的特性提供了易操作的方案.     

软件定义下的CCN缓存算法研究

为了解决内容中心网络（CCN）中存在的缓存问题,在内容中心网络和软件定义网络（SDN）的融合架构下,充分利用控制层全局感知和集中控制的优势,提出了一种软件定义下的CCN缓存决策方法。考虑了中介中心度、内容流行度、节点边缘度和缓存节点存储容量的有限性,引入了控制节点和通信节点的概念,通过控制器缓存决策,使得请求内容在不同的节点进行合理缓存。同时,根据控制节点距离缓存节点和服务器的跳数,找到返回用户请求的最短路径,采用ndnSIM进行仿真实验。结果表明,相比ALWAYS,LCD两种传统缓存决策策略,该方案可以明显提高缓存命中率,降低路径延展率和缓存替换数,达到了提高CCN缓存效率的目的,有利于内容中心网络及未来网络的发展。     

特种设备安全事故时间序列拓扑网络特征研究

 为揭示特种设备安全事故时间序列的非线性动力特征,以2005—2020年中国不同类型特种设备安全事故时间序列为对象,采用可视图法将特种设备安全事故时间序列转化为拓扑网络图,生成拓扑网络结构模型;利用拓扑网络理论分析节点度、网络密度、加权聚类系数、幂律指数、介数中心性等拓扑网络特征参数,挖掘特种设备事故发生的时间序列规律。结果表明：各类特种设备安全事故时间序列的拓扑网络具有小世界特性和无标度特性;拓扑网络的聚类系数均较大,社团结构明显;介数中心性越大的节点,对应年份发生事故概率越大。采用的拓扑网络分析方法能更简洁、直观地展示特种设备安全事故时间序列的拓扑网络结构,更全面地表征特种设备安全事故时间序列的非线性动力特征,可为特种设备安全事故预测提供理论基础。     

基于网络中心性的社区管理创新——以青岛市崂山区龙泉社区为例

通过对青岛市崂山区龙泉社区实地调研，得到社区中人际关系的第一手资料数据，整理出居民间紧密矩阵，并据此：进行了该社区网络点度中心性和中间中心性指标的实证检验。结果表明在该社区中信息流通顺畅、不存在人际关系垄断的问题。在此基础上提出了保持社区中心性指标适度、充分发挥结构之桥在社区中的沟通作用等社区管理创新措施。     

基于邻介熵和邻度熵的复杂网络中心性算法

识别复杂网络的重要节点是复杂网络研究的关键点,也是网络稳定性判定的重要理论基础.常用的识别节点影响力的中心性指标有介数中心性、度中心性、特征向量中心性和K-core 中心性等,这些指标在识别重要节点时存在一定的局限性.为了解决以上问题,将节点v_i的邻居节点集划分成关联邻居节点集(MR)和非关联邻居节点集(M_UR),结合图的信息熵以及节点的介数中心性和度中心性,提出新的中心性指标,即基于邻介熵(NBE)和邻度熵(NDE)的关联邻居中心性RNC 和非关联邻居中心性URNC.实验通过动态攻击来评估新的中心性指标在一个实验网络模型和五个真实网络上的效率,结果表明,新的中心性比传统的中心性具有更高的识别重要节点的效率.     

蛋白质残基相互作用网络在线服务及可视化分析

蛋白质残基相互作用网络对理解蛋白质的结构特征，生物学功能和结合位点预测等研究有重要的作用.然而，现有的蛋白质残基相互作用分析方法易用性较差，需要下载和安装程序，较少提供友好易用的网络可视化功能，极大限制了蛋白质结构、功能和药物设计的相关研究.建立了蛋白质残基相互作用网络在线服务及可视化计算平台(http：//renault.fun)，用户不需要下载和编写程序，仅需上传蛋白质结构数据和口袋相关信息即可搭建蛋白质残基相互作用网络，并实现度中心度(degree centrality)，接近中心度(closeness centrality)和中介中心度(betweenness centrality)等网络特征的计算.该计算平台可进一步实现蛋白质残基相互作用网络的可视化，分析蛋白质表面结合口袋的网络特性，对理解蛋白质结构和药物设计的相关应用研究有较大的帮助.