復雜網絡的結構挖掘及其對傳播動力學的影響.pdf

1、互聯(lián)網技術的飛速發(fā)展使得各類真實數(shù)據(jù)的可獲取性大幅提升，科學研究逐漸步入數(shù)據(jù)時代。復雜網絡理論作為數(shù)據(jù)分析的一種新工具，它是將現(xiàn)實生活中的真實復雜系統(tǒng)抽象成由相互連接的節(jié)點所組成的網絡，然后綜合運用計算機、數(shù)學、物理、社會學等多學科的理論來分析網絡的結構和功能，并挖掘真實系統(tǒng)的相關規(guī)律。許多真實系統(tǒng)都能抽象成網絡，譬如社交網絡、生物網絡、交通網絡，復雜網絡理論的逐漸成熟為這些真實系統(tǒng)的相關研究提供了一種新思路。復雜網絡相關研究不僅具有深

2、遠的理論意義，而且有重要的實際應用價值，同時還能促進多學科的交叉發(fā)展。
　　網絡結構是我們深入理解復雜網絡功能和規(guī)律的重要途徑，本文工作主要圍繞網絡結構展開。依次關注于網絡靜態(tài)結構的分析、網絡動態(tài)結構的分析以及網絡結構對傳播動力學過程的影響，其中網絡動態(tài)結構的分析包括從無到有的演化建模、從現(xiàn)在到未來的鏈路預測。本文主要內容具體如下：
　　食譜網絡的結構分析及演化建模：以往針對飲食文化的相關研究大都缺乏數(shù)據(jù)的定量化支撐，本文定

3、量分析了中國飲食文化的形成和演變并構建了演化模型。我們首先從美食杰網站爬取了中國食譜數(shù)據(jù)，并基于該數(shù)據(jù)抽象出了一個食譜網絡。然后通過對菜系所在地年平均溫度差、菜系所在地的球面距離以及菜系間相似度進行深入地關聯(lián)分析，結果顯示地域間的溝通交流在很大程度上影響著飲食文化的形成和演變。最后，本文基于“學習-變異”機制構建了一個能夠較好地重現(xiàn)食譜網絡大部分重要特征的演化模型。該研究成果不僅能夠為飲食文化的進一步研究提供理論框架，而且能為社會科學的

4、分析、演化及建模提供理論借鑒。
　　基于網絡結構演化的鏈路預測算法研究：(1)針對無向網絡中的冷邊預測問題，本文通過調節(jié)邊流行度權重的方式，設計了一種能夠將冷邊的預測準確率提高約10％的改進算法，該算法緩解了鏈路預測中的冷啟動問題；(2)針對許多預測算法過度強調準確率而忽略多樣性的問題，本文通過借鑒熱傳導思想以及與局部隨機游走算法耦合的方式，設計了一種在不降低預測準確率的前提下能將多樣性平均提高32%的混合算法，該算法在一定程度上

5、緩解了準確率和多樣性不可兼得的困境；(3)目前基于有向網絡的鏈路預測算法研究還稍顯匱乏，本文基于子圖結構設計了一種準確率能達到90%左右的預測算法。這些研究成果能廣泛適用于很多真實場景，具有較高的實際應用價值。
　　網絡結構對傳播動力學過程的影響：(1)基于簡單傳播模型，本文借鑒滲流理論的思路，比較了互惠邊和非互惠邊對傳播過程的影響。結果顯示相對于非互惠邊，等量互惠邊對于簡單傳播的廣度有著更重要的作用，而且本文從網絡結構連通性的角

6、度解釋了以上現(xiàn)象；(2)基于復雜傳播模型，本文研究了度異質性和邊權重異質性對傳播過程的影響。結果顯示在具有異質度分布的網絡中，最終感染節(jié)點比例隨著感染概率呈現(xiàn)連續(xù)性增長，然而對于具有同質度分布的網絡，最終感染節(jié)點比例則隨著感染概率呈現(xiàn)非連續(xù)性增長。另外，當感染概率比較?。ù螅r，增大度分布的異質性可以促進（阻礙）最終感染節(jié)點比例。與之不同的是，邊的權重分布的異質性能夠阻礙最終感染節(jié)點比例，但是不改變最終感染節(jié)點比例隨感染概率的依賴關系。