AS级Internet拓扑基本特征量演化分析

基于CAIDA项目授权的海量数据,结合复杂网络的研究理论和方法,进行了AS级Internet拓扑的CCDF-degree幂律分析和节点时效分析.结果表明,随着AS级Internet拓扑结构的演化,高度值节点部分较为稳定,保持了网络的聚集特性和幂律性,但这部分节点随时间变化逐渐丧失有效连接,同时度值较低的节点的活动比较动荡,Internet的拓扑结构呈缓慢均匀化的趋势.     

AS级Internet拓扑突变性分析

通过分析2009年1月至2010年4月间采集的CAIDA自治域级数据,研究发现:网络规模、节点间连接程度和聚集性随时间有增加的趋势.依据κ-核解析的概念将网络分成不同的层,具体针对网络特征值有跳跃性变化的时间点,分析该时间点各层度分布、层节点数、层连接分布和层节点度总和的变化.结果表明:此时间点低层节点数明显减少但连接...     

多点测量Internet拓扑特征实例分析

以CAIDA授权的海量数据为样本空间,对Internet拓扑结构进行分析.简要描述单点测量网络存在的采样偏见问题,并对多点测量网络拓扑实例进行分析.结果表明实际的网络拓扑具有幂律分布特征,但随着采样偏见影响的降低,幂指数呈逐渐减小的趋势.之后,分析了网络拓扑的谱密度分布,与BA生长模型无尺度图的谱密度相比,实际网络拓扑有明显区别,说明Internet是不符合BA模型的无标度图.     

路由器级Internet拓扑特征量的对比分析

随着CAIDA探测方式由Skitter到Ark的改变,基于2008-02-27～2008-02-29的CAIDAArk项目数据及2007-08-16的CAIDA Skitter项目数据,通过建立网络拓扑和仿真分析单测量点数据与整合数据在平均度、聚类系数、核数等多个特征量上的差异,对比了Skitter和Ark项目在单测量点探测上存在的误差,再对两种探测方式下数据的度分布进行对比.研究结果表明,Ark项目单测量点误差稍小,两组数据在度分布上既存在相同的规律也稍有差异.     

基于协议分析的Internet宏观拓扑演化机理

通过对协议数学原理的分析,得到Internet宏观拓扑具有幂率星分形拓扑可复制性,借助于物理学和图论方法建立了一种基于协议的Internet宏观拓扑数学模型,由网络传输时延推导出决定拓扑形成机理的拓扑复制系数关系式.仿真实验分析了模型的网络时间敏感性,结果验证了Internet的形成是一个由简单有序到复杂无序,再到简单有序的"生态"进化过程,这归因于拓扑复制系数极限和等于一个确定常数,其本质在于协议的无限空间换取有限时间效应的设计原理.     

基于AS级Internet拓扑生长模型的设计与实现

研究工作基于CAIDA Skitter项目授权的2002年1月~2006年6月的海量数据,分析了AS级网络节点生死的连接倾向和节点的度分布.并根据连接倾向和度分布的动态分析,选择了度分布为幂律分布的PFP模型作为原型,给出了一种面向AS级Internet拓扑模型.实验证明,在保证节点度分布呈幂律分布时,该模型能更好地体现AS级Internet拓扑的生长过程.     

基于马尔可夫决策过程的社团演化干预

社团的演化往往是复杂多变的,如何对这些嵌入在网络中的社团进行个性化干预,使得不同的社团朝着不同的既定方向演化的研究逐渐成为社交网络领域的一个重要问题.在社团演化的干预框架下,基于状态转移视角,提出了基于马尔可夫决策过程的社团演化干预模型.该模型通过对社团状态维度分数与干预目标的综合考虑,确立社团演化过程与马尔可夫决策过程的对应关系,对社团演化中的状态、动作、回报进行精细建模,同时将社团演化期望回报与研究者的奖励相对应,对马尔可夫决策过程求解,实现对社团演化的干预.在不同社团数据集上的实验结果表明,基于马尔可夫决策过程的干预模型能够对社团的演化进行有效的干预.     

囚徒困境博弈策略在社团网络中的演化

为深入探讨社团网络的网络拓扑结构如何影响合作的演化和维持,在社团网络框架下,进行重复囚徒困境博弈.模拟结果表明了社团强度Q明显影响了群体的合作情况,具有适当社团强度的网络,可以促进合作的形成,且具有较高聚类系数的网络能激励合作行为的演化.当网络平均度越大,越无益于合作行为的产生.     

Internet拓扑结构的特点

Internet这个互联环境中包含着数以千计的、彼此之间存在巨大差异的网络。Internet中的一个重要方面是Internet服务业之间的竞争，数以千计的企业在地区、国家以及国家间等不同级别上争夺市场。在另一方面，每个ISP网络必须与相邻Internet网络相互合作，提供全面连接的传输服务。每个ISP不仅与其他ISP共存而且必须与其他ISP协同操作，这样造成了Internet网络复杂的拓扑结构。本文介绍了Internet的拓扑结构以及AS拓扑变化的特点，为网络流量控制以及网络的安全的研究奠定了一定基础。     

AS级Internet网络拓扑的中心性测量

复杂网络的中心化研究讨论的是网络中节点的中心化程度,对复杂网络的中心化测量可以实现在结构复杂、规模庞大的网络中准确而迅速地发现中心化节点,从而对网络进行有效的管理.研究了AS级Internet的中心化测量问题,基于CAIDA 2011年2月的AS级探测数据,分析计算了Internet的度中心值、介数中心值以及紧密度中心值,进一步探讨了三者之间的关系.经研究发现三者均能有效地找到网络中的中心化节点,但是紧密度指标较之前两者更能体现网络全局性,其准确度要高于度指标和介数指标.     

藏文网络社区内话题演变的研究

文章以话题检测与跟踪技术的理论为指导基础,建立向量空间模型的话题模型．结合演化理论对社区内话题的生命周期进行检测与跟踪,度量话题的强度,以描绘出话题的演化过程及趋势．研究藏语网络社区的话题演变,可便更加快捷方便地了解社区动态．     

一种基于派系过滤的社区进化发现研究

在对派系过滤方法及其相关原理进行研究基础上,分析了该方法在社区进化发现中存在的参数依赖问题,提出了一种基于派系过滤的社区进化发现方法:通过生成社区树,综合多组参数的社区发现结果,可获取网络中不同耦合度的社区的层次结构,从而发现网络中社区的进化过程.本文将该方法应用在单词关联网络中,实验结果表明,该方法能够发现各社区在进化过程中的规模、成员以及耦合度方面的变化,在一定程度上,克服了传统派系过滤方法对参数的依赖性.     

互联网虚拟社区与民用飞机情报工作研究

互联网的出现改变了信息传递方式,而虚拟社区(virtual community)的产生和崛起进一步拓展了信息交流与资源分享的渠道,特别是近两年微博的飞速发展,更是突破了传统的模式,并且逐渐形成一股不可或缺的力量。在民机情报工作者眼中,形形色色的互联网虚拟社区绝不仅仅是娱乐、交友的平台,更包含着许多有助于民机研制的信息和资源。分析了互联网虚拟社区的基本内涵、主要特征和功能,探讨了虚拟社区在民机情报工作中的潜藏价值与实际应用,提出了借助虚拟社区开展民机情报工作的条件与规范。     

一种基于社团和分层思想的无标度演化模型

针对复杂网络节点度分布服从幂律分布问题, 给出一种基于社团和分层思想的无标度演化模型. 该模型利用转轮思想和限制节点度改进了无标度模型的优先连接策略; 加入分层结构优化了无标度网络的搜索; 将局域世界模型中的局域世界思想引入到模型中, 并利用社团结构改进了局域世界模型中局域世界的不确定性问题.  理论分析证明了模型的度分布服从幂律分布, 且幂律指数可调.  模拟实验结果表明, 模型有较小的平均路径长度和较大的聚类系数,  且两层网络搜索效率优于单层网络搜索.     

在线社会网络的动态社区发现及其演化

分析了目前动态社区发现及其演化所存在的问题,提出了一种新的动态社区演化方法.该方法利用静态社区挖掘算法提取不同时间快照的每个社区,然后计算出相邻快照的社区之间的演化影响力,进一步分析连续快照中社区结构的发展演化过程.在新浪微博、网络测量Gnutella等大规模实验数据集上的验证,证明了该方法的有效性.此外,实验中还分析了社会网络中节点的出现和消失的频繁程度会影响社区稳定性以及社区结构的演化.      

互联网络容错性与图的拓扑不变量

用图的拓扑不变量连通度来分析交换网络中的容错性与图的拓扑结构之间的内在关系,从而可得出分组交换网络中的重要结果.