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.     

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.     

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。     

复杂网络实证研究——中国教育网

通过对中国教科网中.edu.cn域名下的网页进行搜索,建立了一个由366 422个网页和540 755条网页之间的超链接构成的复杂有向网络———中国教育网。经分析发现该网络的网页分别处于四个不同的层次上,各网页自组织连接构成一个复杂有向网络。大部分节点具有入连接边,只有少数节点具有出连接边,既有入连接边又有出连接边的节点就更少,节点度分布尾部呈幂律分布。该网络演化时,网页的增添通常仅在各高校子网中选择有关网页进行连接,不会在整个中国教育网中去择优连接。根据中国教育网的这些特点提出了该有向网络的演化模型,模型反映了中国教育网的一些主要特征。     

能力与权力:大规模复杂网络重要节点识别的二重异质指标及算法

为快速识别大规模复杂网络中的重要节点,本研究将人类社会普遍存在的两类不平等映射为节点在网络中的能力与权力的二重异质性,设计了评价复杂网络节点重要度的DH指标,构造了用于DH指标快速分布式计算的并行随机距离渐进(parallel random distance approach,简称PRDA)算法.通过网络最大连通率、网络均衡熵、算法有效性和算法效率的评价实验验证DH指标及PRDA算法的有效性,得出结论如下:DH指标在识别重要节点时能适应不同拓扑特征的复杂网络,识别性能优于或同于时间复杂度更高的介数;PRDA估计算法在最短路径获得概率p=1-10~(-1.5)的水平上得到的节点效率估计值■与真实值η_i的Pearson相关系数在0.975以上,且在大规模网络上进行节点效率估计结果更可靠;在Apache Spark并行内存计算环境中应用时间复杂度为O(n~2/l)的PRDA算法求解DH指标耗时远小于介数求解耗时,这表明算法的时间特性也适于大规模网络.     

基于边数随机增长的扩展无标度网络演化模型研究

经典BA无标度网络演化模型假定所有嵌入节点的初始连边数量均相同,而该假定对于许多真实的演化网络往往显得过于严格.为进一步增强模型的通用性,构建了具有边数随机增长特征,即所有嵌入节点的初始连边数量为独立同分布随机变量序列的扩展无标度网络演化模型(简记为ENRG-BA模型).运用马氏链解析法获得了ENRG-BA模型网络稳态度分布的精确表达式,并从分布的性质与数值模拟两个方面验证了解析结果的正确性.研究结果表明,当所有嵌入节点的初始连边数量均具有有限的期望和方差时,ENRG-BA模型存在网络稳态度分布;当所有嵌入节点的初始连边数量均具有相同的分布参数与相同有限区间长度的定义域时,ENRG-BA模型退化为Degenerate ENRG-BA模型(简记为DENRG-BA模型);当所有嵌入节点的初始连边数量均服从相同参数的单点分布时,DENRG-BA模型进一步退化为BA模型.ENRG-BA模型与DENRGBA模型的网络稳态度分布在大度数处均具有与BA模型网络稳态度分布相同的幂律行为,在小度数处则呈现出BA模型网络稳态度分布所不具备且类型丰富的马头形状,其中部分马头形状与某些实际演化网络的度分布中所...     

开源软件的复杂网络分析及建模

开源软件现在变得越来越复杂.把开源软件看作复杂网络并进行研究,有助于更好地理解软件系统.同时,开源软件是一种较为复杂的人工系统,通过对它们的研究也可以推动复杂网络理论的应用.以一种基于源代码包的Linux操作系统--Gentoo Linux操作系统为研究对象,我们把该系统中的软件包抽象成节点,软件包之间的依赖关系抽象成边,以此建立复杂网络,并对其进行了分析.发现已有模型不能很好地描述与预测Gentoo网的演化过程,因此,提出了一种新的演化模型.在该模型中,网络现有节点连接新节点的概率不但与现有节点的度有关系,而且也受到现有节点"年龄"的影响.还通过计算机仿真实验把仿真数据与Gentoo真实数据进行了比较,结果显示,新模型更为适合Gentoo网.     

BA网络的一个等价演化模型

ER随机网络和BA网络对网络科学的发展起着十分重要的作用，在网络研究中ER网络与其等价模型可以替代使用。本文提出了BA网络的一个等价的演化模型，并解析计算和模拟了模型的节点度分布、集聚系数和平均路径长度，其演化成的结构特性与BA网络相同。在本模型的演化过程中，不需要拥有网络节点度的完全信息，没有择优连接过程，大大缩短了网络生成时间。因此，研究BA网络的性质和动力学时，可以将本模型替换BA网络。     

度秩函数:一个新的复杂网络统计特征

给出了一个新的复杂网络宏观统计特征--度秩函数,并推导出了度秩函数与度分布的数学关系.利用相关系数分别研究了无标度网络及指数网络中度秩函数与度分布的精确性.研究表明当无标度网络的标度指数λ≤3.1时,度秩函数的相关系数比度分布的相关系数高,当无标度网络的标度指数λ＞3.1时,度秩函数的相关系数比度分布的相关系数低;同时也表明当指数网络的底数α∈(0,0.2)时,度秩函数的相关系数比度分布的相关系数低,当指数网络的底数α∈[0.2,1)时,度秩函数的相关系数比度分布的相关系数高.     

复杂网络的中心化

复杂网络的中心化有助于发现复杂网络中的重要节点，因而具有重要的应用价值。本文系统介绍了复杂网络中常用的几种中心化指标，通过定量比较指出了不同中心化指标的特点及应用场合；同时本文还介绍了针对社会网络、病毒传播网络、交通网络和恐怖分子网络等几种不同类型的复杂网络的中心化过程，指出了复杂网络的中心化的实际意义。     

基于吸引因子的无尺度网络演化模型研究

BA模型与BA推广模型的研究者认为时间越长节点的连接度越大,但真实系统中并不仅仅依赖时间的长短,因此提出一种吸引因子存在的无尺度网络演化模型.此模型中节点的度数变化与吸引因子有关,用计算机编程方法具体模拟了模型的生成过程,并得出同等网络规模下,吸引因子模型与BA模型的度分布.仿真结果表明,吸引因子影响下节点的度分布呈现幂律指数形式,近似于BA模型,仿真分析验证了理论的正确性.     

复杂网络上的一种映射网络模型

一些规模相对较小的网络是建立在规模相对较大的网络基础上的。提出了一种基于较大规模的底层网络生成较小规模的映射网络模型的算法,比较了以均匀的随机图和非均匀的无标度网络作为底层网络时,所生成的映射网络模型的结构性质。     

节点数固定的复杂网络模型初探

由于随机图模型、小世界模型和无标度模型的结构上存在交叉性，有必要对复杂网络进行新的分类。本文将复杂网络分成两类：节点数固定的复杂网络和节点数变化的复杂网络，且重点研究了前一类网络。首先时节点数固定的网络进行了细分，然后分析了在边的不同连接方式下节点数固定的网络的度分布、平均最短路长度和聚类系数等特征，最后讨论了小世界特性与无标度特性产生的原因。研究表明，节点数固定的网络大多具有小世界特性，小世界特性与无标度特性是从不同的侧面来研究复杂网络的，从而很好地解释了在许多复杂网络这两种特性能够共存的原因。     

基于极大连通子图边界的复杂网络恢复研究

网络恢复是应对不可避免的故障或失效的重要途径,合理的恢复策略有助于降低资源损耗且提高网络鲁棒性能。为研究复杂网络恢复动力学行为及其与网络鲁棒性之间关系,构建了基于极大连通子图边界的复杂网络恢复模型(Recovery Model of Boundary Nodes,RMBN),设计了网络平均恢复(Average Recovery of Boundary Nodes,ARBN)和择优恢复(Priority Recovery of Boundary Nodes,PRBN)策略。不同恢复策略在3种网络模型上的仿真结果表明,随着恢复比例的增大,网络鲁棒性逐渐增强且恢复作用时间更早、恢复能力更强,为复杂网络拓扑结构设计与鲁棒性优化提供借鉴。     

基于复杂网络理论的配电网节点脆弱度评估

配电网中节点脆弱性的大小是其结构鲁棒性的重要体现,为实现对配电网节点脆弱度的评估,提出对配电网节点脆弱度大小排序的方法。首先,构建配电网的复杂网络加权模型;其次,针对节点脆弱度评估中的度值、介数、凝聚度和紧密度等几个指标,结合主观和客观两方面信息构建描述各指标重要性的权重;最后,提出综合逼近理想排序(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)和灰色关联度的方法,实现对配电网节点脆弱度大小的排序。对几种典型的中压配电网进行计算,验证了本文方法的可行性,对IEEE123系统分析,结果表明多指标综合评估较单一指标评估更符合配网的实际特点。     

成本驱动的加权网络演变模型

建立以成本为主要偏好连接决定因素的加权网络演化模型,来深入理解交通运输网络背后的驱动力量.模型考虑交通运输业中的规模经济效应和拥挤效应,统一在成本函数之中.模型假设新点偏好连接成本小的点,连接后各边权重会发生变化,成本小的边流量增加可能性较大.根据航空业实际的成本函数进行数值模拟,模拟结果展示了服从截尾幂律分布的点度分布,非线性的点强度和点度关系,和先负后正的度相关性,能够较好地解释航空网络实证研究结果.