復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)重要度評(píng)估研究.pdf

1、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在各領(lǐng)域中的發(fā)展和應(yīng)用，不僅改善了人類的生活質(zhì)量也促進(jìn)了社會(huì)生產(chǎn)率的提高。但是，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)也對(duì)社會(huì)生活產(chǎn)生了一定的負(fù)面影響，如傳染病的迅速傳播，交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的擁堵，航班航線的延誤，城市電力網(wǎng)絡(luò)的崩潰等。因此，為了對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行有效地預(yù)測(cè)和控制，需要對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行深入細(xì)致地分析和研究，識(shí)別和評(píng)估影響網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的重要節(jié)點(diǎn)。
　　本文針對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的脆弱性問(wèn)題，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)蘊(yùn)含的局部信息和全局信息，提出四種中心性

2、算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要度的評(píng)估，主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　?、倮脧?fù)雜網(wǎng)絡(luò)的局部信息，提出基于網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散機(jī)制的節(jié)點(diǎn)重要度評(píng)估算法。網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)影響的擴(kuò)散機(jī)制是指信息流在網(wǎng)絡(luò)的傳播過(guò)程中，一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)其他節(jié)點(diǎn)的影響只影響給該節(jié)點(diǎn)的最近鄰居節(jié)點(diǎn)或者是該節(jié)點(diǎn)下一個(gè)最近鄰居節(jié)點(diǎn)?；谠摍C(jī)制，本文提出擴(kuò)散中心性算法識(shí)別和評(píng)估網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)。該算法主要考察了節(jié)點(diǎn)本身的局部信息的影響以及距離節(jié)點(diǎn)第二層的鄰居的鄰居節(jié)點(diǎn)信息的影響來(lái)評(píng)價(jià)節(jié)點(diǎn)的

3、重要性。利用SI疾病傳播模型對(duì)算法進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過(guò)在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)驗(yàn)比較分析，驗(yàn)證了網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散中心性算法的有效性。
　?、诶脧?fù)雜網(wǎng)絡(luò)的全局信息，提出基于網(wǎng)絡(luò)全局效率和隨機(jī)游走機(jī)制的節(jié)點(diǎn)重要度評(píng)估算法。
　　1)基于網(wǎng)絡(luò)全局效率原理，提出網(wǎng)絡(luò)全局效率中心性算法。
　　該算法與傳統(tǒng)中心性的不同之處在于更注重網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)過(guò)程及網(wǎng)絡(luò)的全局結(jié)構(gòu)信息，是通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)邊的消除來(lái)定義網(wǎng)絡(luò)的效率，而不是移除網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)。利用SI疾病傳播模型對(duì)

4、算法進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過(guò)在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)驗(yàn)比較分析，驗(yàn)證了網(wǎng)絡(luò)全局效率中心性算法的有效性。
　　2)基于網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)游走原理，提出吸收中心性算法。
　　考慮信息流在網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)游走的全局拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，該算法利用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)到達(dá)吸收節(jié)點(diǎn)的時(shí)間來(lái)衡量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的重要度。利用SI疾病傳播模型對(duì)算法進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過(guò)在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)驗(yàn)比較分析，驗(yàn)證了吸收中心性算法的有效性。
　?、劾脧?fù)雜網(wǎng)絡(luò)的局部和全局信息，提出基于中心性融合的節(jié)點(diǎn)重要度評(píng)估算法。