基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浯嗳跣蕴綔y(cè)技術(shù)研究.pdf

1、WWW網(wǎng)、蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)、電路網(wǎng)、社交關(guān)系網(wǎng)和食物鏈網(wǎng)等我們現(xiàn)實(shí)生活中接觸的網(wǎng)絡(luò)都屬于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，而且這些網(wǎng)絡(luò)都和我們生活密切相關(guān)，如何設(shè)計(jì)和管理這些網(wǎng)絡(luò)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、魯棒性等密不可分，因此我們只有深入了解和研究其性質(zhì)，才能進(jìn)而更好的為我們服務(wù)。
　　首先，簡(jiǎn)單介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論和脆弱性的相關(guān)概念，在此基礎(chǔ)上把復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浯嗳跣詮墓?jié)點(diǎn)層次定義到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上，提出了基于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和關(guān)鍵簇的脆弱性分析方法。
　　

2、其次，在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)分析問題上，對(duì)當(dāng)前比較經(jīng)典的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)探測(cè)算法的實(shí)現(xiàn)方法和優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了深入研究，針對(duì)其存在的不足，充分考慮實(shí)際復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)邊是有權(quán)值的，因此，在PageRank算法的基礎(chǔ)上提出了基于權(quán)值的PageRank關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)探測(cè)算法，并引入分解轉(zhuǎn)移矩陣求解，減少不必要的計(jì)算，降低了時(shí)間和空間復(fù)雜度，提高了計(jì)算精度和效果。
　　再次，在關(guān)鍵簇分析問題上，和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)聯(lián)系起來，對(duì)當(dāng)前比較的經(jīng)典社團(tuán)結(jié)構(gòu)劃分算法的實(shí)現(xiàn)方法和優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行

3、了深入研究，并引入標(biāo)簽傳播算法，針對(duì)該算法在傳播的過程中存在的隨機(jī)更新、不穩(wěn)定結(jié)果和小社團(tuán)存在等問題，提出了基于模塊度的標(biāo)簽傳播算法，在傳播前對(duì)緊密節(jié)點(diǎn)進(jìn)行綁定，減少了不必要的迭代，在傳播過程中，根據(jù)節(jié)點(diǎn)度大小的順序標(biāo)簽選擇，采用貪心算法，根據(jù)單個(gè)社團(tuán)模塊度增量判斷是否對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行更新，避免了標(biāo)簽“逆流”情況的出現(xiàn)。該算法在不改變接近線性復(fù)雜度的前提下，避免小社團(tuán)的生成，同時(shí)社團(tuán)劃分的質(zhì)量得到了提升，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)隱藏的社團(tuán)。
　　最后