基于小世界现象的Internet拓扑模型

通过研究Internet自治层的拓扑结构,以及在Internet小世界现象内的偏好连接、节点和链接的随机或优先消亡、节点间非线性优先连接、新节点所带来的外部链接及网络内新增的内部链接等诸多因素,提出了基于小世界现象的Internet拓朴模型。通过仿真实验与统计数据的对比表明,ITMSW模型能够很好的描述Internet自治层无标度、小世界现象等诸多特性。     

两级区域网络的互联网拓扑演化模型

研究如何建立一个精确地反映现实网络的互联网拓扑结构模型,以便进一步分析互联网.网上的通信协议、传输机制和拥塞控制等问题.为了提高建立模型的精度,考虑现实网络的层次结构和理论模型中节点增长和偏好连接的优点,提出了一个两级区域网络结构的互联网演化模型.对不同规模的互联网进行仿真,其结果表明,模型在节点度分布、聚类系数和平均路径长度三个参数上与互联网高度吻合,而且很好地实现了互联网在自治系统层面的无标度、小世界和局域世界等诸多特性,并提高了实现精度.     

面向AS级动态拓扑的改进PFP模型

针对传统PFP模型不能很好模拟Internet动态演化的问题,提出面向自治系统(AS)级动态拓扑的改进PFP模型。改进模型充分考虑Internet中AS节点的消亡与连接边的相应连接补偿,符合Internet拓扑成长和演化过程,生成的Internet拓扑图与实际Internet具有更大相似度。实验结果表明,改进模型能较好满足幂律分布和小世界特性,更适合于Internet建模。     

一种混合网络演化模型

结合Barabasi和Albert无标度网络模型和局域世界演化网络模型，提出了一种介于两种模型之间的混合网络模型．网络作为系统拓扑结构的描述；节点表示系统元素，边则表示元素之间的相互作用．在该模型的增长过程中，每一个时间步进入网络的节点都基于各自的内在性质或外部条件，在局域世界或全局范围内与网络中已存在的节点择优连接，从而产生一种具有不同局部拓扑结构的网络．通过调整参数P可以在Barabasi和Albert无标度网络模型和局域世界演化网络模型之间自由变换．仿真表明，该模型在保持Barabasi和Albert无标度网络模型和局域世界演化网络模型对随机故障鲁棒性的同时改善了它们对蓄意攻击的脆弱性．     

基于复杂系统理论的域间路由系统演化模型CMV-HOT

对域间路由系统的基本问题能否找到有效而又彻底的解决方法,在很大程度上取决于对域间路由系统行为模型的准确刻画.随着Internet网络规模的扩展和应用的多样化,域间路由系统体现出复杂巨系统的特征.从复杂系统理论出发,研究了Internet域间路由系统中各个自治系统在其成长消亡过程中需要考虑的各种影响因素,基于HOT理论建立了域间路由系统的动态演化模型--CMV-HOT模型.CMV-HOT模型将自治系统分为核心层AS、传输层AS以及边缘层AS三类,通过对域间路由系统的内部规律和外在表现的分析,从复杂系统的角度对域间路由系统的演化过程进行模拟.通过与真实BGP路由表数据的比较,CMV-HOT模型在节点度分布、网络的平均路径长度以及聚集系数等关键参数上有很好的一致性.因此模型能同时满足幂率特性和小世界特性,在网络研究中具有极高的准确性和实用价值.     

动态复杂供需网络局域演化模型的研究

为了深入理解供需网络的演化规律,研究了已有的复杂网络演化模型刻画供需网络生长过程的不足,提出了以星型网络表示初始网络,在局域世界中选择新增节点的连接节点,局域世界的选取,采用了依据节点之间的网络路径值作为选取局域世界的原则,同时定义了局域世界的规模动态增长,从而建立了复杂供需网络的动态演化模型,并给出了生成模型的算法。该模型在考虑网络动态增长的同时,也考虑到网络内部边的动态演化以及节点的退出,这与现实情况相吻合,因此更细致、真实地刻画了供需网络的动态演化特性。仿真结果表明,该模型所生成的网络模型具有无标度特性和小世界性。     

复合型路由器级拓扑模型

针对HOT模型的路由器级拓扑在大规模节点下的不足,通过结合自治域级拓扑和路由器级拓扑两种方法,实现了一种复合型Internet路由器级拓扑模型A2R。A2R模型仅依靠路由器规模完成网络拓扑图,解决了自治域拓扑间商业关系推测依靠BGP表的问题,以及自治域间路由连接的问题。实验证明A2R拓扑模型在大规模节点下比其他路由器级拓扑模型拥有更好的性能。     

Internet宏观拓扑幂律演化机理的研究

分析典型网络协议节点连接原理得到Internet宏观拓扑具有幂律拓扑可复制性,借助物理学方法提出一种Internet宏观拓扑连接的数学模型。仿真结果表明,该模型的时间敏感性和节点度的演化规律与实际网络数据统计结果的网络特征相符,Internet宏观拓扑幂律演化的本质源于协议设计的等级原理。     

因特网AS级拓扑的健壮性测度与健壮性演化

以自治系统(autonomous system,AS)为基本组成单元的域间路由系统是因特网(Internet)的核心组成部分,研究Internet AS级拓扑的健壮性对于整个Internet的健壮性设计具有重要意义.2003年的北美停电事故与2006年、2010年的台湾地震表明,当今Internet的健壮性仍亟待增强.本文结合基本的拓扑理论与实际的路由策略约束,利用Internet AS级拓扑的层次特性,从"单个AS"和"全局拓扑"两个不同的层面研究AS级拓扑的健壮性测度与健壮性演化:1)提出了对单个AS的健壮性测度的方法;2)对全局AS级拓扑的健壮性测度提出了k容错模型---任意k个AS级的节点/链路故障不影响任何其他两个AS之间的连通性;3)基于健壮性测度方法和k容错模型,提出了健壮性演化的机制与方法.对当今Internet AS级拓扑的统计分析表明:1)25.8%的AS节点还不能承受1个AS级的链路故障,26.4%的AS节点还不能承受1个AS节点故障;2)将现有的AS级拓扑演化为k容错拓扑不仅能保证任意节点对之间可达性的k容错,在故障数超过k的情况下,k容错拓扑的健壮性也显著优于原拓扑.     

互联网新生节点连接偏好探究

IP级拓扑是Internet拓扑的细粒度表示,AS级拓扑是Internet拓扑的粗粒度化表示,是Internet宏观结构的抽象。从IP级拓扑及AS级拓扑粗细粒度两个层面来对互联网新生节点的连接偏好及连接稳定性进行探索,验证是否存在BA网络的优先连接的偏好。     

一种新的网络拓扑建模方法

网络拓扑结构能够很好地解决服从某种规律的网络传播行为问题,所以针对不同的预测和改善网络性能的目的,建立合适的网络拓扑模型是非常重要的。从复杂网络拓扑建模的角度出发,综合考虑了节点和链接的加入与消亡、节点的孤立、网络内新增的内部连接以及局域网内部的偏好连接等因素,提出了一个新的网络拓扑建模的方法NBSFN（New Base Scale Free Network）。运用Java和Matlab工具对结果进行了仿真研究,发现仿真结果能够很好地刻画出无标度、小世界等诸多特性。     

一种基于局域世界的可调簇系数网络演化模型*

网络拓扑的结构是网络协议和网络算法设计的基石,合理的网络拓扑模型无疑可以指导协议的设计及优化。研究了现实网络的拓扑特性,引入局域世界的概念,建立了一种基于局域世界的可调簇系数网络演化模型（LWTC）。该模型全面考虑了局域内以及局域外部加点、偏好链接以及链接随机消亡等诸多因素,并引入三角形形成机制调节模型的簇系数。通过MATLAB和C++对模型进行仿真分析发现,该模型动态模拟了网络的演化过程,其度分布不仅与理论推导值符合,簇系数也优于局域世界演化模型,并且通过合理调节参数可以改变模型的簇系数,较好地刻画了现     

一种新型多局域世界网络模型分析

从现实世界网络中存在的局域性质及联系强弱角度出发, 研究一种新颖加权多局域世界网络模型（WDLW）。该模型算法结合权重分析动力学及局域世界性质, 能实现动态演化。均场理论及数值模拟仿真均验证了该模型强度分布具有幂率性; 实证数据检验了WDLW模型与Internet网络在拓扑结构和模块度上是吻合的。由此可得出结论, WDLW模型的强度分布呈现显著的幂率特性, 并且能很好地模拟现实中的Internet网络。     

基于主动网络的分布式P2P网络模型

分布式P2P网络Gnutella模型的对等机共享信息查询的搜索、定位路由协议仅使用"洪泛"算法,因此存在可扩展性问题.同时,由于其协议机制仅在应用层实现,缺乏对Intemet底层通信子网路由资源的利用,存在性能与效率不高的问题.为了解决上述问题,考察了Gnutella网络和Internet网络节点的拓扑分布规律,二者不仅均呈现幂规律(power law)和小世界(small world)特征,而且其幂系数t非常近似.提出了一个基于主动网络技术的分布式P2P网络(active distributed pee     

一种改进的演化型Internet拓扑模型

通过分析传统的基于偏好依附的演化型Internet拓扑模型BA模型,针对其考虑网络演化过程中事件的不完善性,提出一种BA模型的改进VBA模型。该模型更全面地考虑了网络演化过程中加边、加点和去边三种事件。对VBA模型的拓扑度量值分析结果表明,该模型能够生成比传统模型更优的具有幂律度分布和小世界特性的网络实例。     

Modeling and navigation of social information networks in metric spaces

We are living in a world of various kinds of social information networks with small-world and scale-free characteristics. It is still an intriguing problem for researchers to explain how and why so many obviously different networks emerge and share common intrinsic characteristics such as short diameter, higher cluster and power-law degree distribution. Most previous works studied the topology formation and information navigation of complex networks in separated models. In this paper, we propose a metric based range intersection model to explore the topology evolution and information navigation in a synthetic way. We model the network as a set of nodes in a distance metric space where each node has an ID and a range of neighbor information around its ID in the metric space. The range of a node can be seen as the local knowledge or information that the node has around its position in the metric space. The topology is formed by setting up a link between two nodes that have intersected ranges. Information navigation over the network is modeled as a greedy routing process using neighbor links and the distance metric. Different from previous models, we do not assume that nodes join the network one by one and set up link according to the degree distribution of existing nodes or distances between nodes. Range of node is the key factor determining the topology and navigation properties of a network. Moreover, as the ranges of nodes grow, the network evolves from a set of totally isolated nodes to a connected network. Thus, we can easily model the network evolutions in terms of the network size and the individual node information range using the range intersection model. A set of experiments shows that networks constructed using the range intersection model have the scale-free degree distribution, high cluster, short diameter, and high navigability properties that are owned by the real networks.     

面向Internet的CFR算法的研究

针对Internet上资源量巨大，查找有用资源较困难的问题，基于Internet的小世界特征和无尺度特征，提出了一个新的资源查找算法一连接度优先路由查找算法（CFR），该算法利用Internet上：帝点间平均最短路径短以及少量节点的连接度较高，而大量的节点连接度较小的特点，通过将查询信息包转发给连接度较高的节点的方法，实现了在Internet上高效的资源查找．最后，通过实现的Internet拓扑生成器，仿真验证了该算法具有查找效率较高、时间开销和造成的网络流量较小的特点．     

Model of community emergence in weighted social networks

Over the years network theory has proven to be rapidly expanding methodology to investigate various complex systems and it has turned out to give quite unparalleled insight to their structure, function, and response through data analysis, modeling, and simulation. For social systems in particular the network approach has empirically revealed a modular structure due to interplay between the network topology and link weights between network nodes or individuals. This inspired us to develop a simple network model that could catch some salient features of mesoscopic community and macroscopic topology formation during network evolution. Our model is based on two fundamental mechanisms of network sociology for individuals to find new friends, namely cyclic closure and focal closure, which are mimicked by local search-link-reinforcement and random global attachment mechanisms, respectively. In addition we included to the model a node deletion mechanism by removing all its links simultaneously, which corresponds for an individual to depart from the network. Here we describe in detail the implementation of our model algorithm, which was found to be computationally efficient and produce many empirically observed features of large-scale social networks. Thus this model opens a new perspective for studying such collective social phenomena as spreading, structure formation, and evolutionary processes.