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文檔簡(jiǎn)介
1、本文探討了移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征和網(wǎng)絡(luò)特性,基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論提出了一種基于組增長(zhǎng)的無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型,根據(jù)移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶和設(shè)備之間不同的依賴支持關(guān)系構(gòu)建了兩種不同網(wǎng)間關(guān)系的相依網(wǎng)絡(luò),一種是描述移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)一對(duì)一相互依賴關(guān)系的相依網(wǎng)絡(luò),另一種是描述移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)多重依賴支持關(guān)系的相依網(wǎng)絡(luò)。
文中將攻擊策略分為隨機(jī)攻擊和蓄意攻擊度值大的節(jié)點(diǎn),分別討論了在兩種攻擊策略下不同相依關(guān)系的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變化,并且分析了它們的魯棒性。通過
2、理論推導(dǎo)得到在隨機(jī)攻擊下,不同網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)生大規(guī)模失效現(xiàn)象的閾值,然后進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真模擬相繼故障發(fā)生的過程,在去除一定比例節(jié)點(diǎn)之后,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)發(fā)生相繼失效,最終剩余的未失效的節(jié)點(diǎn)組成了剩余最大聚簇,剩余最大聚簇的大小代表了網(wǎng)絡(luò)魯棒性的強(qiáng)弱。當(dāng)去除節(jié)點(diǎn)比例達(dá)到閾值時(shí),網(wǎng)絡(luò)發(fā)生“雪崩”現(xiàn)象,即不存在剩余最大聚簇。研究結(jié)果表明,在隨機(jī)攻擊下,具有相依關(guān)系的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)模型比單個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型的魯棒性弱;在蓄意攻擊下,具有相依關(guān)系的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)模型比單個(gè)
3、網(wǎng)絡(luò)模型的魯棒性強(qiáng)。然而,無論是在隨機(jī)攻擊還是蓄意攻擊下,具有一對(duì)一相依關(guān)系的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)和具有多重依賴支持關(guān)系的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)相比魯棒性都要弱。
根據(jù)真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性,本文提出了一種自適應(yīng)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法,與傳統(tǒng)的靜態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法不同的是該算法引入了自適應(yīng)的概念,不需要考慮當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)全部拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),只需通過之前的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)劃分和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化就能劃分出新的社區(qū)結(jié)構(gòu)。該算法可以在動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行社區(qū)劃分,本文通過在真實(shí)數(shù)據(jù)集和人工合成數(shù)
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