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。     

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.     

探讨动态复杂网络的新途径

指出了BA模型分析过程的缺陷,考虑了复杂网络节点的到达时间间隔分布和寿命分布,将复杂网络与排队系统联系起来,从方法论上取得了突破,为复杂网络的研究提供了新途径.利用Markov链理论分析了G-M-P网络,获得了这类网络稳态度分布计算公式.     

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.     

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.     

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。     

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。     

老节点间有相互连接的供应链型有向网络

考虑了有向复杂网络老节点之间相互连接的概率,提出Poisson有向网络模型。发现这类网络节点的到达时间服从Γ-分布,从而,获得度分布的解析表达式。研究表明,Poisson有向网络的稳态平均入度分布和稳态平均出度分布表现为幂律分布,它的出度分布幂律特性受老节点之间相互连接的概率控制,但是入度分布与该概率无关.     

网络结构熵及其在非标度网络中的应用

为了定量地刻画复杂网络的非标度性,提出了节点重要度、网络结构熵、标准网络结构熵的概念,阐述了网络结构熵与连接度分布的关系.以世界贸易网为实例,比较了随机网络与非标度网络的网络结构熵.最后指出网络结构熵将是研究复杂网络的一个重要工具.     

网络集团度的幂律分布

复杂网络的群落结构以及基元-模块-网络三级结构对网络的结构和功能都有重大的影响.本文提出了集团度的概念,它是网络节点度的推广,可以量化网络中各阶基元的密度.实证研究显示,大量不同领域中抽象出来的网络都具有近似服从幂律的低阶集团度分布.通过与随机热化后的网络进行比较,本文验证了集团度的幂律分布是独立于幂律度分布之外的真实网络新的统计特性.另外,随着所统计的集团阶数的上升,其相应的集团度分布的幂律指数呈现下降的趋势.     

考虑权重演化的装备重要度动态评估方法

针对传统装备重要度评估方法在解决动态评估方面的不足,提出一种考虑权重演化的装备重要度动态评估方法。基于多维关系复杂网络建立装备体系的结构模型,综合考虑各个装备之间的指控关系、空间关系和协同关系,将装备体系的变化转化为复杂网络的权重演化,并针对不同关系网络的特点,分析各个关系结构的权重演化过程,分别构建动态评估指标。最后,通过构建某营执行进攻作战任务的算例,验证了该方法的合理性和先进性。     

基于Matlab仿真的技术创新网络的无标度特征

Joel(2009)认为技术创新网络中连接的形成更多的决定于节点企业阃知识资产的重叠程度,但是现有对技术创新网络的仿真研究大多直接应用了复杂网络研究方法,仅考虑了网络中节点企业的度对网络中新连接形成的影响,较少关注知识资产在网络连接形成中的重要作用,其结论一般是技术创新网络具有小世界网络的特征.本文认为新加入技术创新网...     

城市群交通网络层级结构与组团结构识别

为了深入研究城市群交通网络层次结构与组团结构,本文建立复杂网络层级结构和组团结构识别算法,并以长株潭城市群交通网络为例划分城市群交通网络的层级结构与组团结构。通过对长株潭城市群交通网络的层次结构与组团结构的研究可以得出以下几个重要结论:(1)层级结构和组团结构并不是孤立,二者同时存在的。(2)复杂网络的层次结构和组团结构算法能够有效地、准确地划分城市群层级结构与组团结构。(3)河流等自然地理条件对城市交通网络连通性和交通网络中的层次结构和组团结构有至关重要的影响。     

城市群交通网络特性

城市群经济社会蓬勃发展要求有相适应的交通运输网络为其提供强有力的支持,因此,以长株潭城市群交通网络为背景,研究了交通网络特性.给出了道路的n阶平均度、网络平均n-聚集系数、网络失效弹性等概念,定义了度为k的道路的介数中心性和基于节点介数中心性的结构熵,在数值计算的基础上分析了交通网络性质.研究分析发现:(1)五个交通网络中,整个长株潭交通网络是比较抗失效的,湘潭交通网络显示出对失效的脆弱性,而长沙市及长株潭整个交通网络是最为有序的;(2)长株潭城市群交通网络是小世界网络而不具有无标度性;(3)对网络匹配关系研究表明交通网络是异配的,利用网络异配性初步探讨了网络层阶性.     

基于复杂网络的网络市场新产品扩散:采用网络和初始条件的作用

运用复杂网络方法研究网络效应新产品扩散中采用网络结构和初始条件对扩散模式的作用.所有潜在采用主体位于一个复杂网络上,每个主体综合自己对新产品的偏好和邻居的决策决定是采用新产品还是继续等待,所有主体的决策共同决定新产品扩散模式.结果表明,网络结构的作用依赖于主体决策机制：对于创新市场,网络异质性阻碍了新产品扩散;对于替代市场,网络结构对扩散模式没有影响.初始采用比例增大导致稳态扩散比例增加,但边际作用单调下降.研究结果对管理采用网络和开发有效的新产品扩散战略有重要意义.     

一种新的交通网络效率衡量方法及其应用

提出了一个交通拥挤网络的效率衡量方法,该方法能综合反映网络中交通需求、路段流量、旅行费用等因素对网络效率的影响,并基于该衡量方法,设计了一个网络组件(如节点和路段等)的重要度评价方法,用来辨别网络中重要的节点和路段,且该评价方法计算简便,计算结果具有一致性.算例计算分析的结果表明,相对其他网络效率衡量方法,根据本文方法计算得到的网络效率,能科学地反映交通拥挤网络的实际运行情况,并验证了所提出的效率衡量方法和重要度评价方法的合理性,同时还说明了交通拥挤网络的效率和组件重要度,均与网络中当前交通流量有直接关系.     

均衡网络流及其算法探讨

均衡网络流及其算法探讨申金升耿颖，承向军（上海交通大学，２０００３０）（北方交通大学，北京１０００４４）ＡｎＩｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｏｎＥｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍＮｅｔｗｏｒｋＦｌｏｗｓａｎｄＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＭｅｔｈｏｅＳｈｅｎＪｉｎｓｈｅｎ...     

基于复杂网络的金融市场网络结构实证研究

基于股票价格波动序列的相关特性,通过阈值化处理得到金融网络的连接矩阵,并用复杂网络的特征参量表征其网络性质.节点累积度分布的胖尾特征表明存在少数中心节点的股票,而聚类系数和最紧邻平均度表征金融网络具有层次结构和异配特性.进一步研究k核结构,发现核数随节点度幂律增长,当节点度较大时核数保持不变,而且最核心的节点对应中心节...     

汉语句法网络的复杂性研究

旨在研究汉语句法网络的复杂性和复杂网络指标作为一种语言学研究手段的可行性,给出了如何按照依存句法树库构建句法网络的方法,自建了两种不同语体的汉语句法网络,对平均路径长度、聚集系数和度分布等复杂网络指标进行了测度.结果表明,两个句法网络和随机网络的平均路径长度和直径大致相当,但句法网络的聚集系数要远远大于随机网络,句法网络的度分布符合幂律,因此两种句法网络均为小世界和无尺度网络.发现两种语体的句法网络直径相同,但在平均度、平均路径长度、聚集系数和幂律指数方面则有较明显的差别.