復雜網(wǎng)絡性質(zhì)及傳播動力學行為研究.pdf

1、復雜網(wǎng)絡性質(zhì)及傳播動力學行為研究近十年米，復雜網(wǎng)絡的研究取得了重要成果，主要體現(xiàn)在構(gòu)建網(wǎng)絡拓撲模型，分析網(wǎng)絡性質(zhì)，復雜網(wǎng)絡上的傳播動力學、復雜網(wǎng)絡的同步與控制以及一些實證研究等方面。
　　 本文在對復雜網(wǎng)絡的概念和研究動態(tài)分析概括的基礎上，討論了數(shù)據(jù)挖掘與復雜網(wǎng)絡研究的相關性，研究了可用于復雜網(wǎng)絡分析的相關的數(shù)據(jù)挖掘算法：針對FP-TRFE算法的序列發(fā)現(xiàn)效率問題，通過改進FP-TREE的結(jié)構(gòu)，提出了一種具有較高挖掘效率的序列模式

2、發(fā)現(xiàn)算法；在保證分類精度降低較少的前提下，通過在TSVM引入預測距離閾值，提出了一種提高分類效率的半監(jiān)督學習方法；針對復雜網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)算法中結(jié)點相似度度量問題，應用半監(jiān)督學習及信息傳播的思想，給出了結(jié)點相似性度量方法，定義了網(wǎng)絡結(jié)點信息傳播的兩種方式：擴散傳播與吸收傳播方式，并證明了在這兩種傳播方式下結(jié)點的信息傳播與結(jié)點信息向量表達之間的一致性及信息傳播的收斂性，為復雜網(wǎng)絡社團發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘聚類問題，提供了轉(zhuǎn)化途徑。
　　 采用

3、數(shù)據(jù)挖掘聚類算法對結(jié)點相似性度量方法進行驗證，結(jié)果表明了該方法對社團劃分的有效性；針對基丁結(jié)點信息向量隨著網(wǎng)絡規(guī)模不斷增加難以使用聚類算法完成對大規(guī)模網(wǎng)絡劃分社團的問題，提出了一種基于單源信息傳播的社團發(fā)現(xiàn)算法，并采用典型的測試網(wǎng)絡驗證了該算法的有效性。
　　 對我國12座大中城市的公交線路網(wǎng)絡的復雜性進行分析，采用基丁單源信息傳播社團發(fā)現(xiàn)算法完成了公交線路網(wǎng)絡社團劃分。
　　 研究了多信息傳播時，結(jié)點狀態(tài)的復雜性，給出

4、傳播機制、作用機制和感染機制的定義，提出具有抑制作用的多信息傳播模型SIn，并進行了仿真分析，結(jié)果與解析解較好吻合。
　　 考慮網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)對傳播的影響，針對兩種信息相互作用產(chǎn)生變異的情況，研究了異質(zhì)網(wǎng)上的多信息傳播過程，提出一種接觸變異的傳播模型--CM傳播模型。分析了系統(tǒng)的相變情況，在不同傳播率和變異率下信息傳播動力學過程，社團結(jié)構(gòu)對信息傳播影響。
　　 網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)影響信息傳播，信息傳播也會影響網(wǎng)絡的拓撲演化。通過