信息網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)與內(nèi)容相關(guān)性研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、互聯(lián)網(wǎng)的普及大大推動了社會信息的網(wǎng)絡(luò)化進程,包括Web、博客(Blog)、即時通信(Instant Message)、P2P資源共享等各種信息網(wǎng)絡(luò)正在迅速發(fā)展。繼Watts等人于1998年提出小世界網(wǎng)絡(luò)模型和BaraNisi等人于1999年提出了自由標度網(wǎng)絡(luò)演化過程中的兩條基本規(guī)則之后,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的蓬勃發(fā)展推動了真實大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的各種網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)研究。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,信息網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)與內(nèi)容分布之間的相互關(guān)系是網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容計算和社會計算領(lǐng)域的一

2、個基礎(chǔ)而有本質(zhì)的問題。這一問題對大規(guī)模信息網(wǎng)絡(luò)的規(guī)律性特征發(fā)現(xiàn)、信息網(wǎng)絡(luò)建模、信息社區(qū)分析、高效率信息搜索與定位、信息內(nèi)容的深度挖掘以及信息傳播與擴散機制的研究等都具有重要意義。本文在詳細分析了’Web網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)與內(nèi)容分布之間的規(guī)律性特征基礎(chǔ)上,以信息網(wǎng)絡(luò)的物理連接拓撲結(jié)構(gòu)與節(jié)點內(nèi)容分布之間的相互關(guān)系為主線,對信息網(wǎng)絡(luò)基本特征、網(wǎng)絡(luò)建模、社區(qū)分析及相關(guān)應(yīng)用方面問題進行了深入細致地分析研究。 論文主要包括三部分成果:

3、首先,近幾年人們研究發(fā)現(xiàn)連接度的冪律分布、局部的強聚團性等現(xiàn)象是大規(guī)模稀疏化信息網(wǎng)絡(luò)的共性拓撲結(jié)構(gòu)特征。但是,信息網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)與內(nèi)容分布之間的量化關(guān)系卻鮮為人所知。本文發(fā)現(xiàn)了信息網(wǎng)絡(luò)中一些新的新特征:1)網(wǎng)絡(luò)微觀層面的拓撲結(jié)構(gòu)與內(nèi)容分布存在明顯的映射關(guān)系,具體包括節(jié)點之間的物理連邊概率與節(jié)點之間的內(nèi)容相關(guān)度成指數(shù)比例關(guān)系、節(jié)點形成三角形拓撲結(jié)構(gòu)的概率與節(jié)點內(nèi)容相關(guān)緊密程度之間同樣具有一種指數(shù)比例關(guān)系;2)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點連接度整體分布與節(jié)點內(nèi)

4、容相關(guān)度整體分布是線性無關(guān)的。這些發(fā)現(xiàn)揭示出“結(jié)構(gòu)”與“內(nèi)容”是信息網(wǎng)絡(luò)中兩個截然不同而又相互依存的基本要素。 進一步,為了解釋拓撲與內(nèi)容(功能)之間的關(guān)系,本文提出了一種融合節(jié)點知名度和節(jié)點相關(guān)度的Web網(wǎng)絡(luò)演化模型(PRCP Model)。從模型的理論推導(dǎo)、演化學(xué)習(xí)驗證以及大規(guī)模實驗驗證表明,該模型既能解釋網(wǎng)絡(luò)節(jié)點連接度的冪律分布規(guī)律,又能產(chǎn)生與真實網(wǎng)絡(luò)相類似的微觀拓撲集聚現(xiàn)象;而更重要的是,PRCP模型能夠很好地擬合真實網(wǎng)

5、絡(luò)中存在的網(wǎng)絡(luò)微觀粒度拓撲聚團與內(nèi)容聚團之間的映射關(guān)系。由此,我們可以進一步推測信息網(wǎng)絡(luò)中“微觀層次的結(jié)構(gòu)與內(nèi)容構(gòu)造規(guī)則共同決定了網(wǎng)絡(luò)整體的物理結(jié)構(gòu)、內(nèi)容分布以及兩者之間的相互映射關(guān)系”這一新的論點。PRCP模型能夠比前人更好地解釋信息網(wǎng)絡(luò)中微觀與宏觀行為之間的關(guān)系。最后針對純粹基于物理連邊聚集程度劃分的社區(qū)研究的不足,提出了一種多尺度、動態(tài)化的信息社區(qū)概念。新的社區(qū)概念綜合考慮了物理連邊密度和節(jié)點之間差異性的屬性相關(guān)等多種尺度,以連邊

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