復雜網絡引力場建模技術及其應用.pdf

1、復雜網絡可以揭示復雜真實系統(tǒng)的許多相關特征，如結構、功能及二者的相互作用，近年來吸引了來自物理、生物、社會和工程等領域研究人員的廣泛關注，然而當前大多數研究卻很少從物理學的角度來建模進而提出問題的解決方法。本文將網絡中的節(jié)點看作是空間的一個質點，每個節(jié)點均對其它節(jié)點產生某種“作用力”，通過研究由該網絡的組成元素所形成的虛擬引力場，進而從另一種角度解決當前復雜網路研究的一些重要課題。
　　本文首先從物理力學角度出發(fā)，通過賦予網絡節(jié)點

2、一些物理屬性如質量、距離等進而將復雜網絡看作是虛擬空間中的力學系統(tǒng)，經一系列理論和方法計算網絡節(jié)點間的虛擬引力及由引力導致的網絡內部關系的變化，從而對復雜網絡抽象圖表示的引力場進行建模。網絡的引力場體現了數據間的自然吸引屬性，可以經過相關參數的選擇滿足處理不同網絡在數據挖掘及其它領域問題的需要。
　　其次，針對現有解決網絡社團挖掘問題的方法大多基于優(yōu)選法或試探法導致的收斂速度較慢且劃分準確率不理想的缺陷，我們根據復雜網絡引力場中的

3、虛擬引力定義和分析了基于該模型的社團結構概念以及內在特性，并基于此概念提出了一個用來分析和挖掘網絡社團的迭代方法NC-DF(Network Communitiesin Data Field)。該方法充分利用節(jié)點引力所表現的抱團特性，能夠完全自適應地執(zhí)行，無須預先設置參數。和常用的幾種社團檢測方法相比，NC-DF算法在迭代過程中能夠快速收斂使社團劃分結果達到穩(wěn)定，并且在仿真網絡和真實網絡上均有較好的表現。
　　最后，針對現有鏈接預測

4、方法大部分都只是基于節(jié)點的共同鄰居的個體信息來考慮相似性，對共同鄰居節(jié)點間相互作用考慮不足這一缺陷，根據網絡的引力場模型中任一對節(jié)點間存在的吸引力提出了一種新的相似性計算方法—共同鄰居團的吸引密度AD(Attractive Density)。該方法充分利用了網絡的結構信息，使用共同鄰居團內的吸引密度來衡量每對節(jié)點的相似性大小，既考慮到單個鄰居節(jié)點的作用，又充分利用了共同鄰居節(jié)點間的相互作用關系。AD方法在保證時間效率的情況下具有更好的預