復雜網(wǎng)絡中重要節(jié)點挖掘及演化模型分析.pdf

1、復雜網(wǎng)絡是隨著網(wǎng)絡理論和計算機技術的快速發(fā)展而出現(xiàn)的一個新的研究方向，真實世界中的很多領域都可以抽象為復雜網(wǎng)絡。同時對復雜網(wǎng)絡的建模機理和建模過程的深入研究，可以解釋隱藏在自然界、社會界、生物界中的復雜系統(tǒng)的共同規(guī)律。而在復雜網(wǎng)絡的研究過程中，對重要節(jié)點的挖掘方法的研究，對于復雜網(wǎng)絡的魯棒性和可靠性的提高有很重要的實際意義。真實世界中的網(wǎng)絡具有不同的網(wǎng)絡拓撲結(jié)構，面對不同的攻擊，每個網(wǎng)絡的抵抗毀壞的方式和能力各有不同，因此，研究重要節(jié)點

2、的挖掘?qū)τ谔岣邚碗s網(wǎng)絡的抗毀性有著十分重要的意義。由于復雜網(wǎng)絡的結(jié)構變化多樣，對重要節(jié)點演化的研究和演化模型建立過程的分析顯得尤為重要。因此如何真實有效的模擬復雜網(wǎng)絡重要節(jié)點的演化過程和網(wǎng)絡演化模型建立過程，使得建立的復雜網(wǎng)絡演化模型能夠更加符合真實世界的網(wǎng)絡特征，這已經(jīng)成為了復雜網(wǎng)絡領域的重點研究問題。
　　本文主要圍繞復雜網(wǎng)絡中重要節(jié)點挖掘及演化、演化模型的建立幾個方面進行展開，主要所做的工作如下:
　　(1)分析一些常

3、見的重要節(jié)點評價指標，例如度中心性、介數(shù)中心性、Katz中心性等，研究表明這些單一指標存在優(yōu)勢和不足之處;同樣研究一些綜合性的重要節(jié)點評價方法，這些方法結(jié)合單一指標各自存在的優(yōu)勢而且彌補其中的缺陷。在復雜網(wǎng)絡演化模型的研究中，重點分析BA演化模型連接機制及建立過程，分析了BA演化模型的不足，探討B(tài)A演化模型連接機制以及存在的問題，并且調(diào)研一些基于BA演化模型改進的演化模型。
　　(2)基于已存在的重要節(jié)點挖掘算法，提出一種新的網(wǎng)絡

4、重要節(jié)點挖掘算法(文中簡稱BKC)，該算法結(jié)合介數(shù)中心性和Katz中心性，其不僅考慮到介數(shù)中心性的全局中心性特征而且考慮到Katz中心性的局部中心性特征，有效的避免了介數(shù)中心性單純以最短路徑為主的不足。在小型網(wǎng)絡和公用數(shù)據(jù)集上驗證該算法的可行性，并且在公用的數(shù)據(jù)集上與其他四種重要節(jié)點評價方法進行對比，最后有效的驗證本文提出的算法在重要節(jié)點挖掘方面比其他重要節(jié)點挖掘算法更具優(yōu)勢。
　　(3)針對復雜網(wǎng)絡中微觀結(jié)構演化分析大部分基于節(jié)

5、點自身屬性對網(wǎng)絡演化的影響，而對網(wǎng)絡中意見領袖和結(jié)構洞研究較少的問題。主要分析網(wǎng)絡動態(tài)演化過程中，意見領袖和結(jié)構洞的變化規(guī)律。接著研究網(wǎng)絡演化模型的建立，根據(jù)BA演化模型僅基于度優(yōu)先連接機制，提出一種新的網(wǎng)絡演化模型，該模型是基于BKC算法的網(wǎng)絡演化模型，它取代BA演化模型僅僅以度作為優(yōu)先連接機制，采用BKC算法作為網(wǎng)絡演化過程中節(jié)點優(yōu)先連接的機制。Matlab模擬實驗結(jié)果表明，改進的網(wǎng)絡演化模型不僅度符合冪律分布，其演化模型的平均路徑