基于资源流行度的对等网络统计特征分析

对等网络体现出丰富的结构特征,如何深入认识更为精细的统计特征有待于进一步探索. 文章通过定义资源流行度阈值,建立基于资源流行度阈值的用户网络,体现对等网络中精细的结构特征. 针对一个具体的对等网络研究发现,基于低流行度资源形成的用户网络具备更加明晰的用户集群特性:随着资源流行度阈值的增大,分簇特征更为明显,且各簇内用户兴趣趋同性增强,不同簇间用户兴趣取向差异增大,用户分簇准确性提高. 更进一步,从各簇内用户的共享资源中提取基于资源粒度的低维簇指纹,该簇指纹可以在维度较低的情况下提供较高的表征精度. 关键词： 对等网络 流行度阈值 簇结构 簇指纹     

微博双向“关注”网络节点中心性及传播 影响力的分析

根据新浪微博的实际数据, 建立了两个基于双向“关注”的用户关系网络, 通过分析网络拓扑统计特征, 发现二者均具有小世界、无标度特征. 通过对节点度、紧密度、介数和k-core 四个网络中心性指标进行实证分析, 发现节点度服从分段幂率分布; 介数相比其他中心性指标差异性最为显著; 两个网络均具有明显的层次性, 但不是所有度值大的节点核数也大; 全局范围内各中心性指标之间存在着较强的相关性, 但在度值较大的节点群这种相关性明显减弱. 此外, 借助基于传染病动力学的SIR信息传播模型来分析四种指标在刻画节点传播能力方面的差异性, 仿真结果表明, 选择具有不同中心性指标的初始传播节点, 对信息传播速度和范围均具有不同影响; 紧密度和k-core较其他指标可以更加准确地描述节点在信息传播中所处的网络核心位置, 这有助于识别信息传播拓扑网络中的关键节点.     

一种新型二分网络类局域世界演化模型

现实世界中复杂网络的演化存在很明显的局域选择现象,然而目前关于二分网络中的局域世界演化模型研究较少．因此,本文建立了一个基于二分网络的类局域世界演化模型．首先定义了网络节点度值的饱和度．在此基础上提出了一种新型二分网络局域世界演化模型．新节点加入系统不需要全局知识,而是通过节点在网络演化的不同时刻度值饱和度为选择条件构造新节点的局域世界,然后利用择优连接从局域世界中选择节点增加连边完成网络演化．此类模型中新节点的局域世界是通过节点饱和度的限制被动生成,因此又称为类局域世界模型．通过模拟分析发现在节点度值饱和度的限制下择优连接并没有产生具有幂率特性的度分布,而是生成了度分布相对均匀的二分网络,即节点度值分布区间较小．此外,本文还给出了该网络的混合系数计算结果,该结果显示网络同配性与网络参数的选择有关,这一结果与网络邻点平均度的模拟结果一致．     

基于复杂网络理论的微博用户关系网络演化模型研究

微博给人们提供便利的同时也产生了较大的负面影响.为获取微博谣言的传播规律,进而采取有效措施防控其传播,本文基于复杂网络理论研究微博用户关系网络的内部特征,提出一种微博用户关系网络演化模型,借助于平均场理论,分析该演化模型的拓扑统计特性,以及谣言在该演化模型上的传播动力学行为.理论分析和仿真实验表明,由该模型演化生成的微博用户关系网络具有无标度特性.度分布指数不仅与反向连接概率有关,而且还取决于节点的吸引度分布.研究还发现,与指数分布和均匀分布相比,当节点吸引度满足幂律分布时,稳态时的谣言传播程度较大.此外,随着反向连接概率或节点初始连边数量的增加,谣言爆发的概率以及网络中最终接受谣言的节点数量都会明显增大.     

中国城市航空网络的实证研究与分析

以城市为节点，城市间直航线路为边，实证地研究了中国城市航空网络的拓扑性质.研究表明，中国城市航空网络是一个小世界网络，具有短的平均路径长度和大的簇系数，且其度分布服从双段幂律分布.它的度度相关性质与世界航空网络和北美航空网络都不相同.当度较小时，世界航空网络和北美航空网络都是正相关的，但中国城市航空网络未表现出度度相关性；而对于度较大的节点，世界航空网络中其邻点平均度几乎是一个常值，但中国城市航空网络却呈现出负相关性.以往的实证研究暗示，节点具有明确几何位置的网络，如计算机互联网、电力网络等，不表现层次性.但是中国城市航空网络展现出明显的层次性，表明地理因素对其结构演化的影响并不强烈.进一步地，以城市间直航计划每周提供的座位数为边权，研究了网络的含权性质，发现该网络节点度权之间是幂律相关的，相关指数为1.37.     

无标度立体Koch网络的建立及其结构性质研究

根据经典Koch曲线的构造,利用四面体作为迭代基元构造了一种立体Koch网络并对其结构性质做了研究,给出了该网络的度分布函数,计算了该网络的团簇系数、平均最短路径长度以及度关联函数.结果表明,所构建的网络是无标度网络,度分布临界指数γ≈3.32;其团簇系数趋向于常数值0.870435;平均路径长度与网络尺寸的对数呈正比关系,说明该网络具有小世界网络特性.另外,计算结果表明knn(k)随k的变化而变化,说明该Koch网络具有一定的度关联性.     

供应链型网络中双幂律分布模型

考察了供应链网络的基本特征，提出了节点到达过程是更新过程、新增入边和出边数是具有Bernoulli分布随机变量的供应链型有向网络.研究了这类网络节点的瞬态度分布和稳态平均度分布.利用更新过程理论对这类网络进行了分析，获得了网络节点瞬态度分布和网络稳态平均度分布的解析表达式.分析表明, 虽然这类网络节点的稳态度分布不存在，但是网络的稳态平均度分布具有双向幂律性. 关键词： 复杂网络 入度 出度 度分布     

具有双峰特性的双层超网络模型

随着社会经济的快速发展,社会成员及群体之间的关系呈现出了更复杂、更多元化的特点.超网络作为一种描述复杂多元关系的网络,已在不同领域中得到了广泛的应用.服从泊松度分布的随机网络是研究复杂网络的开创性模型之一,而在现有的超网络研究中,基于ER随机图的超网络模型尚属空白.本文首先在基于超图的超网络结构中引入ER随机图理论,提出了一种ER随机超网络模型,对超网络中的节点超度分布进行了理论分析,并通过计算机仿真了在不同超边连接概率条件下的节点超度分布情况,结果表明节点超度分布服从泊松分布,符合随机网络特征并且与理论推导相一致.进一步,为更准确有效地描述现实生活中的多层、异质关系,本文构建了节点超度分布具有双峰特性,层间采用随机方式连接,层内分别为ER-ER,BA-BA和BA-ER三种不同类型的双层超网络模型,理论分析得到了三种双层超网络节点超度分布的解析表达式,三种双层超网络在仿真实验中的节点超度分布均具有双峰特性.     

用户需求行为对互联网动力学整体特性的影响

由Internet构成的复杂网络的动力学特性主要受到用户需求行为的影响,具备时域的统计规律性. 通过对区域群体用户需求行为的时域实验统计分析,发现用户对Web网站的访问频度及其生成的二分网络的入度分布也呈现幂律分布和集聚现象,其幂指数介于1.7到1.8之间. 建立了虚拟资源网络VRN和物理拓扑网络PTN双层模型,分析了双层模型映射机理,并对网络用户需求行为进行建模. 虚拟资源网络VRN对物理拓扑网络PTN映射过程的不同机理,模拟了Internet资源网络到物理网络的不同影响模式. 幂律分布的用户需求特性会 关键词： 复杂网络 无标度拓扑 用户需求 相变     

节点数加速增长的复杂网络生长模型

受某些实际网络节点数按几何级数增长现象的启发，构造了每个时间步中按当前网络规模成比例地同时加入多个节点的节点数加速增长的网络模型.研究表明，在增长率不是很大的情况下网络度分布仍然是幂律的，但在不同的增长率r下幂律指数是不同的.得到了幂律指数介于2到3之间可调的无标度网络模型，并解析地给出了幂律指数随增长率变化的函数关系.数值模拟还显示，网络的平均最短距离随r减小而簇系数随r增大. 关键词： 复杂网络 无标度网络 生长网络模型 节点数加速增长网络模型     

Network evolution driven by dynamics applied to graph coloring

An evolutionary network driven by dynamics is studied and applied to the graph coloring problem. From an initial structure, both the topology and the coupling weights evolve according to the dynamics. On the other hand, the dynamics of the network are determined by the topology and the coupling weights, so an interesting structure-dynamics co-evolutionary scheme appears. By providing two evolutionary strategies, a network described by the complement of a graph will evolve into several clusters of nodes according to their dynamics. The nodes in each cluster can be assigned the same color and nodes in different clusters assigned different colors. In this way, a co-evolution phenomenon is applied to the graph coloring problem. The proposed scheme is tested on several benchmark graphs for graph coloring.     

Transition from the self-organized to the driven dynamical clusters

We study the mechanism of formation of synchronized clusters in coupled maps on networks with various connection architectures. The nodes in a cluster are self-synchronized or driven-synchronized, based on the coupling strength and underlying network structures. A smaller coupling strength region shows driven clusters independent of the network rewiring strategies, whereas a larger coupling strength region shows the transition from the self-organized cluster to the driven cluster as network connections are rewired to the bi-partite type. Lyapunov function analysis is performed to understand the dynamical origin of cluster formation. The results provide insights into the relationship between the topological clusters which are based on the direct connections between the nodes, and the dynamical clusters which are based on the functional behavior of these nodes.     

Enhancing synchronizability by rewiring networks

<正>According to different forms of synchronized region,complex networks are divided into typeⅠ(unbounded synchronization region) and typeⅡ(bounded synchronization region) networks.This paper presents a rewiring algorithm to enhance the synchronizability of typeⅠand typeⅡnetworks.By utilizing the algorithm for an unweighted and undirected network,a better synchronizability of network with the same number of nodes and edges can be obtained. Numerical simulations on several different network models are used to support the proposed procedure.The relationship between different topological properties of the networks and the number of rewirings are shown.It finds that the final optimized network is independent of the initial network,and becomes homogeneous.In addition the optimized networks have similar structural properties in the sense of degree,and node and edge betweenness centralities.However,they do not have similar cluster coefficients for typeⅡnetworks.The research may be useful for designing more synchronizable networks and understanding the synchronization behaviour of networks.     

基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议

在无线传感器网络中,分簇技术是一种有效延长网络生命周期的方法。但是这种多跳的网络模型,如果节点均匀分布并且簇的大小相等,则靠近基站的簇头由于要中继更多的数据,则会导致能量空洞现象。因此提出一种非均匀分簇方法来缓解能量空洞问题。首先,通过节点的剩余能量、到基站的距离以及邻居节点数量来选择簇头。簇一旦形成之后,通过单跳和多跳的混合机制将数据发送到基站。实验结果表明,此协议能有效的延长网络的生命周期,均衡网络能耗,有效延缓能量空洞的形成速度。     

An evolving network model with modular growth

In this paper, we propose an evolving network model growing fast in units of module, according to the analysis of the evolution characteristics in real complex networks. Each module is a small-world network containing several interconnected nodes and the nodes between the modules are linked by preferential attachment on degree of nodes. We study the modularity measure of the proposed model, which can be adjusted by changing the ratio of the number of inner-module edges and the number of inter-module edges. In view of the mean-field theory, we develop an analytical function of the degree distribution, which is verified by a numerical example and indicates that the degree distribution shows characteristics of the small-world network and the scale-free network distinctly at different segments. The clustering coefficient and the average path length of the network are simulated numerically, indicating that the network shows the small-world property and is affected little by the randomness of the new module.     

基于节点间依赖度的社团结构划分方法

本文提出了一种基于节点间依赖度的在复杂网络中划分社团结构的算法,定义了节点对其邻居的依赖度以及节点对社团的依赖度和条件依赖度.算法的基本要点是优先将最大依赖度不小于其他节点且有惟一依赖节点的节点划分到社团,并将对社团的依赖度或条件依赖度达到一定值的节点吸收进社团,直到所有节点都得到准确的社团划分.本算法在几个实际网络的测试上,都成功地划分出了满足条件的社团,并且对社团结构已知的网络的划分结果符合实际情况.     

1—30d尺度温度关联网动力学统计性质研究

利用美国国家环境预报中心再分析资料中的温度资料,从低频和高频振荡等多种尺度构建温度关联网络,并分析其动力学统计性质及转换条件.研究表明：1和30d尺度下温度关联网络分别属于小世界网络和类全局耦合网络.温度关联网络在两种类型之间转化的时间尺度条件为11—12d.1d尺度节点的连边数南北半球呈准对称分布,赤道附近的低纬度地区存在三个连边数较大的区域：热带印度洋海域、赤道东太平洋海域和赤道东大西洋海域.海陆气候子系统的关联性差异导致30d尺度温度关联网络中陆地节点的联边数较少,节点之间的关联性相对海洋要差许多. 关键词： 多尺度 小世界网络 全局耦合网络 关联阈值