基于SPD的网络演化仿真研究

复杂网络结构演化研究中多探讨"如何形成",而忽视了 "为什么这样形成"的问题.基于合作演化的角度,利用空间囚徒困境理论,对社会网络中的个体进行了分类,并建立网络演化中个体选择的微观动力学机制,建立了社会网络的结构演化模型.使用多主体系统仿真工具Repast进行了仿真.利用度分布、聚集系数、平均最短路径及社会总收益作为演化判据,给出了网络演化的仿真结果.结果表明合作机制下的演化网络展现出明显的小世界特性,说明合作机制可以在一定程度上解释现实网络形成的原因.并且指出对于社会整体来说,即使在合作者较少的情况下,也能够通过社会关系的改善极大的提高社会的总体收益.     

基于攻击事件的动态网络风险评估框架

将动态网络的演化思想应用于计算机网络风险评估中,提出了基于攻击事件的动态网络风险评估框架。整个框架首先在静态物理链路的基础上构建动态访问关系网络,随后提出的Timeline算法可以利用时间特性有效地描述攻击演化趋势和发现重要攻击事件,图近似算法可以将分析过程简化为时间段近似图之间的分析,能够有效减小噪声行为的影响。此外,整体框架可以对网络段进行演化追踪和关联分析。实例分析表明,该框架具有很好的实用性,可以更好地揭示攻击者的攻击策略以及重要攻击事件间的紧密联系。     

复杂网络重叠社区结构发现的演化算法研究

复杂网络重叠社区结构的划分已成为复杂网络研究的一个热点,目前已提出了很多关于社区结构发现的算法。提出了一种基于个体从众的演化算法ICEA,基本思想是由节点邻居组成的个体依概率进行从众和变异操作,用较短时间找到最优(或拟最优)模块度的社区划分,社区结构确定后利用邻居投票机制NV发现网络的重叠节点,完成重叠社区的划分。在真实网络的实验结果表明,此算法的使用时间和划分结果都优于典型算法。     

基于视频数据和传递熵的鱼群信息传递网络构建

鱼群中的个体如何通过信息传递从而达到一致的群体运动状态,至今还没有刻画这一现象的统一数学模型.本文阐述了一种利用视频数据和传递熵构建鱼群中个体间信息传递网络的方法.首先用实验获取斑马鱼集群的视频数据,并采用计算机视觉跟踪的方法获取鱼群中每个个体的位置和运动速度,然后利用传递熵计算个体两两之间的信息传递关系,在此基础上构建了鱼群信息传递网络.通过网络分析,揭示了鱼群中个体间的信息交互个数与信息传播速度之间的关系,进一步发现了鱼群信息传递网络中的频繁子结构.本文提供了一种利用探测时间序列间因果关系建立鱼群信息传递网络的方法,为鱼群信息传递研究提供了一种新的思路.     

规则网络中的SIRS病毒局域控制建模与仿真*

提出一个带有局域控制的二维规则网络SIRS模型,理论分析和计算机仿真都表明局域控制能很好地抑制此模型中的病毒传播。研究发现系统状态随时间的演化最终会达到一个稳定状态;病毒的稳态感染比例与传播效率、被控制个体比例和免役个体失去免役能力的概率有关。只有当传播效率大于一个临界值时,病毒才能在网络中持续传播。     

基于网络的动态多文档文摘系统框架

在自然语言处理和计算语言学相关技术支撑下,研究基于网络的动态多文档文摘系统框架,重点描述动态多文档文摘系统框架的相关内容,介绍利用矩阵子空间方法进行动态演化建模,利用相似度和质心整体优选计算方法进行信息过滤,并利用动态流形排序方法进行句子加权的动态多文档文摘生成系统.按照多文档文摘生成步骤的划分,对3 种创新的模型方法进行融合,综合起来从不同侧重点考虑,形成互补,提高系统性能.在网络环境下,此框架保证了动态演化的多文档文摘具有较高的信息新颖性和历史信息的演化性.     

复杂网络上的演化博弈

主要介绍了近年来复杂网络上的演化博弈研究现状和研究方向．复杂网络理论的发展为描述博弈关系提供了系统且方便的框架，网络上的节点表示博弈个体，边代表与其邻居的博弈关系．介绍了经典演化博弈论中的演化稳定策略概念和复制动力学方程，以及二者的相互联系．介绍了混合均匀有限人口中随机演化动力学问题，并给出了与确定复制方程的相互转化关系．介绍了小世界、无标度等复杂网络上演化博弈的研究结论，给出了复杂网络上演化博弈论的未来发展方向．     

基于谱聚类的动态网络社区演化分析算法

针对复杂网络社区受到个体兴趣和迁移的影响随着时间推移而演化的问题,提出一种基于谱聚类的动态网络社区演化分析算法,试图揭示动态网络社区结构随时间的演变过程.算法融合当前时刻快照拓扑结构和上一时刻社区结构两个因素,并用随机分块模型和Dirichlet分布分别对上述两个因素建模,从而将社区演化分析形式化为优化问题.从理论上验证了社区演化分析与谱聚类是等价的,为利用谱聚类解决社区演化分析奠定理论基础.在合成数据集上的实验结果表明,相比于以规格化割为目标的谱聚类,所提方法能显著提升动态社区检测的准确性和稳定性.     

局部信息约束下网络演化博弈的动力学与优化

网络演化博弈的优化问题是混合值逻辑网络的一个自然推广.本文研究了一类网络演化博弈的优化控制问题,其中每个控制个体在极大化自己的收益时只能获取到邻域信息.首先,利用矩阵的半张量积,将局部信息约束下控制网络演化博弈的动力学转化为相应的代数形式.然后得到了局部信息约束下确定型网络演化博弈的最优控制序列.最后,基于动态规划的解,研究了局部信息约束下概率型网络演化博弈的优化控制问题,得到了最优控制序列的简单计算公式.两个数值例子验证了本文的理论结果.     

时序网络构建的理论和方法

20世纪末复杂网络小世界与无标度特性的发现,使多类复杂系统的结构特性、动力学、决策与控制在21世纪初得到了前所未有的关注与发展.鉴于复杂网络在刻画复杂系统拓扑结构方面的有效性,首先介绍构建具有典型特征静态复杂网络的重要模型与方法,这些模型与方法使复杂网络的构建不再依赖有限且高成本的个体真实交互数据,为多领域研究人员探讨相关科学问题提供了便利条件.其次,随着高精度海量群体交互数据构建采集能力的不断提升,构建随时间演化的动态时序复杂网络成为可能,作为时序网络的一个典型特征,个体交互的时间间隔往往呈现幂律分布,即具有爆发特性,这种爆发特性可显著改变系统中的信息传播、博弈决策过程,鉴于此,总结对真实个体交互数据进行幂律分布定量检验的参数估计方法,介绍泊松过程与排队系统,给出几类时序网络构建的理论与方法.     

Generating timeline summaries with social media attention

Timeline generation is an important research task which can help users to have a quick understanding of the overall evolution of one given topic. Previous methods simply split the time span into fixed, equal time intervals without studying the role of the evolutionary patterns of the underlying topic in timeline generation. In addition, few of these methods take users’ collective interests into considerations to generate timelines.We consider utilizing social media attention to address these two problems due to the facts: 1) social media is an important pool of real users’ collective interests; 2) the information cascades generated in it might be good indicators for boundaries of topic phases. Employing Twitter as a basis, we propose to incorporate topic phases and user’s collective interests which are learnt from social media into a unified timeline generation algorithm.We construct both one informativeness-oriented and three interestingness-oriented evaluation sets over five topics.We demonstrate that it is very effective to generate both informative and interesting timelines. In addition, our idea naturally leads to a novel presentation of timelines, i.e., phase based timelines, which can potentially improve user experience.     

Event phase oriented news summarization

Event summarization is a task to generate a single, concise textual representation of an event. This task does not consider multiple development phases in an event. However, news articles related to long and complicated events often involve multiple phases. Thus, traditional approaches for event summarization generally have difficulty in capturing event phases in summarization effectively. In this paper, we define the task of Event Phase Oriented News Summarization (EPONS). In this approach, we assume that a summary contains multiple timelines, each corresponding to an event phase. We model the semantic relations of news articles via a graph model called Temporal Content Coherence Graph. A structural clustering algorithm EPCluster is designed to separate news articles into several groups corresponding to event phases. We apply a vertex-reinforced random walk to rank news articles. The ranking results are further used to create timelines. Extensive experiments conducted on multiple datasets show the effectiveness of our approach.     

基于密度与分形维数的数据流聚类算法

提出一种基于密度与分形维数的数据流聚类算法。采用在线/离线的两阶段框架,结合密度聚类和分形聚类的优点,克服传统数据流聚类算法的不足。针对数据流的时效性,在计算网格密度时对数据点使用衰减策略。实验结果表明,该算法能有效提高数据流聚类效率及聚类精度,且可以发现任意形状和距离非邻近的聚类。     

卫星时变拓扑网络最短路径算法研究

在提出卫星时变拓扑网络模型的基础上，首先证明了传统网络中的最短路径算法（如Dijkstra算法）在卫星时变拓扑网络中使用存在局限性，给出了一种可适用于卫星时变拓扑网络的最短路径算法并利用卫星节点间邻居关系的相对规律性，对算法进行了优化．相关仿真表明该算法比目前常用的卫星网络路由算法（如DVTR）更适合于切换频繁的卫星网络．     

基于卫星网的路由算法研究及其伪代码实现

路由问题在通信网中一直是一个核心问题，路由算法的优劣将直接影响到整个通信网络的性能以及通信的质量，在卫星网络中也不例外。由于卫星网络具有区别于地面网络的拓扑结构的动态变化等独有的特点，使得适用于地面网络的路由算法不能用于卫星网络上，因此必须针对卫星网络的特点设计适合于卫星网络的路由算法。本文先阐述了路由算法的影响因素及设计目标，然后提出了一种运行于卫星网络上的基于时空的路由算法，给出了算法的详细步骤，并详细介绍了算法的伪代码实现。实验表明该算法能很好地满足卫星网络的要求。     

动态容量网络中的最小最大时间流问题

动态(时间依赖的)容量网络与传统静态网络相比更具现实意义,在交通网络、物流网络和通信网络中都有着广泛的应用。在时间依赖网络最短路算法的基础上,研究具有实际背景的动态容量网络的最小最大时间流问题,给出求动态容量网络的最小最大时间流的多项式算法和算法的应用实例,其时间复杂度为O(mMv)。     

多速率Ad hoc网络MAC层公平性的分析与改进

在多速率Ad hoc网络中,利用自适应速率调整算法,网络节点可以根据信道质量选择不同的传输速率,从而提高网络的总体通信能力。对多速率Ad hoc网络MAC层公平性进行了仿真和分析,实验结果表明基于IEEE802.11的多速率Ad haoc网络中存在严重的公平性问题。通过对吞吐率公平和时间公平的讨论,指出在多速率Ad hoc网络中进行MAC层公平性研究,时间公平性标准是较优的选择。另外提出一种针对多速率Ad hoc网络的改进公平回退(EFB)算法,仿真实验的结果表明该算法能够明显提高多速率Ad hoc网络的MAC层公平性。     

计算一类网络K--终点可靠性的线性时间算法

可靠性保护缩减的方法是计算网络可靠性的常用手段之一，而且关心哪类网络的可靠性存在线性时间算法．给出了一类新的可靠性保护缩减-桥缩减和一类无向网络，称之为WST网络，该类网络是对串并联网络的扩展并且对该类网络提出了一个计算K-终点可靠性的线性时间算法，其算法复杂性为O(|E|^2)．     

无线传感网中混合业务下的触发式流控制算法

无线传感器网络中,节点所具有的能量和通信能力等都十分有限,如何设计有效的协议及算法,利用有限的资源高效地完成诸多任务,成为无线传感器网络设计所面临的一大挑战.考虑接收容量模型,研究了无线传感器网络在节点接收容量和能量联合受限情况下,面向混合业务时的效用公平流控制问题,并针对传统对偶分解算法存在着收敛速度慢、步长不易调节、通信负荷大等缺陷,进一步提出了基于事件触发的分布式求解算法.理论分析与仿真验证均表明:使用事件触发算法时,传感节点的平均广播周期比使用对偶分解算法时大很多,大幅度降低了无线传感器网络节点间的通信量,减少了网络的通信开销.仿真结果显示:与对偶分解算法相比,分布式事件触发算法具有收敛速度快、对网络规模扩展的适应性强等优势;与传统的速率公平流控制机制相比,所提的效用公平流控制模型能够更加适应弹性与非弹性业务共存的网络场景.     

一种支持比例区分服务的OBS数据信道调度算法

光突发交换（OBS）是实现IP／DWDM网络的一种极有前途的方案,该文提出了一种用于OBS网络的PDF数据信道调度算法,此算法能支持比例区分服务，保证高优先级业务数据比低优先级业务数据得到更可靠的传输．计算机仿真验证了PDF调度算法的性能．