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文檔簡介
1、復雜網(wǎng)絡(complex network)的研究持續(xù)數(shù)十載,在眾多應用領域一直屬于熱門研究課題,它是普遍認可的、剖析自然界和人類社會等多種復雜系統(tǒng)的有效工具與手段。因為海內(nèi)外眾多學者的推動,相關研究已滲入計算機科學、經(jīng)濟學、管理學、生命科學、社會學、物理學,甚至是語言學、文學、藝術(shù)等多元領域。復雜網(wǎng)絡中存在一類被稱作“重要結(jié)點”的特殊結(jié)點,它們與網(wǎng)絡其余結(jié)點相比,對網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)和功能等方面的影響更加顯著。同時,確定復雜網(wǎng)絡中的關鍵結(jié)點對優(yōu)
2、化網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、增強網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)魯棒性及掌握信息傳播動態(tài)等具有十分重要的理論意義與應用價值。因此,伴隨網(wǎng)絡科學的快速發(fā)展,重要結(jié)點的發(fā)現(xiàn)研究引起了有識之士的廣泛關注。
經(jīng)典重要結(jié)點識別算法有度中心性( degree centrality)、介數(shù)中心性(betweenness centrality)、緊密度中心性(closeness centrality)和K-核分解(k-shell decomposition)等方法,其中,度僅僅考慮
3、到結(jié)點局部屬性;介數(shù)與緊密度這兩種全局評估指標由于計算復雜,因而難以普及到大型網(wǎng)絡;K-核分解利用結(jié)點的位置信息發(fā)現(xiàn)單源核心結(jié)點,然而,它對同層結(jié)點的重要性區(qū)分力度較差。這些方法相對簡單,能夠在一定程度上評估結(jié)點的重要性;然而,由于它們?nèi)狈Y(jié)點多方面特征的全面考察,導致算法的評判結(jié)果不夠理想,局限性較大。
為更加有效的識別復雜網(wǎng)絡中的重要結(jié)點,本文提出兩個重要結(jié)點發(fā)現(xiàn)算法:基于“K-核影響矩陣”的重要結(jié)點發(fā)現(xiàn)算法(KsIM算
4、法)和基于結(jié)點“三維集成特征”的重要結(jié)點發(fā)現(xiàn)算法(NI3算法)。KsIM算法從網(wǎng)絡拓撲層次入手、利用結(jié)點K-核屬性表征結(jié)點間的局部依賴強度,并結(jié)合結(jié)點效率構(gòu)建結(jié)點重要度評估矩陣,打破了常規(guī)方法用度刻畫結(jié)點之間重要度貢獻的局限,為重要度貢獻形式提供了新的量化標準。而NI3算法在分析結(jié)點橫向、縱向、分層三維特征基礎上,定義結(jié)點廣度、深度和強度指標:三者從結(jié)點的直接鄰居結(jié)點(廣度)、結(jié)點影響力所能到達的極遠處(深度)以及結(jié)點施加其影響力于其它
5、結(jié)點的效率(強度)三方面刻畫結(jié)點的影響程度,并集成為一個表征結(jié)點重要性的定量指標。
本文所述算法性能均通過SIR模型仿真實驗進行驗證。SIR模型可以很好地模擬信息、病毒的傳播過程,是理解相關傳播機制并對傳播過程進行理論分析的得力助手。借助SIR仿真模型、運用Kendall相關系數(shù)、不準確率、相關熱度等多種評價標準,在多個不同拓撲結(jié)構(gòu)的真實網(wǎng)絡數(shù)據(jù)上獲取的實驗結(jié)果表明,基于“K-核影響矩陣”的重要結(jié)點發(fā)現(xiàn)算法 KsIM和基于結(jié)點
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