一种新的P2P网络拓扑生成算法

根据对等(P2P)网络的连接特点,提出一种基于邻居集合优先附着原则的有向加权网络拓扑生成算法。分析有向加权网络的生成及演变过程,通过合理选择接入节点的连接区域使生成的拓扑网络具有较高的聚类特性。仿真实验表明,该算法生成的拓扑结构符合P2P网络环境下具有幂率特性的拓扑结构,聚集度较高。     

基于微博转发的社交网络模型

探究微博转发网络的构建机制有助于深刻理解信息在微博平台上的传播过程,得出针对微博营销、舆论管控的有效策略和建议。针对这一问题,提出了一种有向加权网络模型。根据微博在转发过程中被多次转发的现象,在模型建立过程中,在节点间连边时引入三角连接机制,并且用连边的方向选择表征了活跃用户和知名用户的不同行为特征,同时考虑了权值的动态演化过程。理论分析和仿真实验表明模型的强度分布、度分布、强度-度的相关性均服从幂律分布,幂指数为1~3,而且具有高聚类、短路径的特点,平均聚类系数可达0.42,平均路径长不超过6,同时采集了微博转发的实际数据验证了模型的正确性。     

基于仿射传播的有向网络聚类算法

现有大多数的网络聚类方法都只是针对无向网络, 已有的有向网络聚类方法建立在传统聚类算法基础之上, 存在着一定的局限性。针对上述问题, 提出一种基于仿射传播的有向网络聚类算法, 该算法首先采用SimRank作为节点之间的相似度, 并将计算得到的结果转换为适应于仿射传播算法的负值; 然后将相似度矩阵作为输入, 利用具有更好性能的仿射传播算法对有向网络进行聚类。实验结果表明, 所提出算法的聚类性能优于其他几种具有代表性的有向网络聚类算法。     

有向加权网络的局域世界演化模型

现实世界中的很多网络既是连接间具有不同权值的加权网络又是连接间具有方向的网络。针对这一现实,在局域世界网络拓扑结构中同时引入有向性和权重。在局域世界演化模型基础上,建立了有向加权网络的局域演化模型（LWDW）,并提出了节点的出强度与入强度的概念。采用平均场理论导出这一模型节点的强度分布、出强度以及入强度的分布,同时分析了复杂网络的其他拓扑参量聚类系数和平均路径长度,并通过数值仿真实验验证了理论分析的正确性。     

基于BBV的有向加权网络模型

在BBV模型基础上,结合方向性和网络演化特性,提出一种有向加权网络模型。引入参数p、q,将节点强度分为入强度和出强度,根据BBV建模思想进行模型择优和演化。理论分析和数值模拟仿真结果表明,该模型的节点出入强度和出入度分布满足幂律指数为[2,3]的幂律分布,且通过调节参数可使平均路径和聚簇系数符合复杂网络特性。     

一种基于有向动态网络拓扑的粒子群优化算法

该文提出了一种改进的PSO算法PSO-DSF。引进有向类无标度网作为粒子群寻优的拓扑结构,提出作为粒子邻域拓扑的有向网络动态变化机制,使有向网络在出度服从幂律分布的条件下动态变化,从而提高算法的多样性,避免过早陷入局部最优的情况。通过函数测试,证实了该改进方案的有效性。     

有向加权复杂网络抗毁性测度研究

为有效评估有向加权复杂网络的抗毁性能,考虑网络边的有向性和权重对复杂网络拓扑层抗毁性的影响,提出一种有向加权复杂网络抗毁性测度算法(IMADW)。IMADW利用最短调和距离度量节点之间以及整个网络节点对之间的连接紧密度,采用节点环路系数反映节点可选的路径数,由此得到网络拓扑层的全局抗毁性测度值。通过算法分析和实验仿真验证了该算法的准确性。     

基于有向弧的改进多边形拓扑关系生成算法

文章提出了一种基于有向弧段的多边形拓扑关系生成算法,改进了传统算法.算法对每个结点的关联孤段按方位角排序并对这种有序性进行了补充定义,同时为弧段增加两个方向相关的字段,分别表示弧段的方向和是否被遍历过,搜索多边形的同时对遍历过的有向孤段加以标记.本算法避免了多边形的反复搜索和内角的计算,提高了建立多边形拓扑关系的效率.最后,时该算法进行了分析和实例计算.     

基于聚类系数的推荐算法*

摘 要：针对于标准二分图网络推荐算法（NBI）的物质扩散机制过于简单的问题,基于聚类系数的改进NBI算法（简称NBICC）被提出。在文章中,推荐系统可以被抽象为一个有向加权二分图网络。在物质扩散的过程中,考虑到聚类系数因素的影响,重新定义了商品之间的相似度的计算公式,进而获得了更加精确的推荐结果。Ranking score,precison,recall等评价指标被应用在本文提出的新算法中,实验结果表明,这三样重要指标上,NBICC算法都强于标准NBI算法。     

一种集成局部加权聚类系数的链接预测算法

加权复杂网络中的权重主要表示节点与节点之间的相互作用强度。由于权重的存在,传统的基于局部结构的无权链接预测方法并不适用于加权网络。因此一部分工作尝试把传统的基于局部邻接节点结构的算法迁移到加权网络场景,但是该类算法只是利用了一级共邻节点的拓扑属性,无法反映共邻节点的邻居对潜在节点对的贡献以及共邻节点互联密集程度对预测结果的影响。该文从局部结构的密集层面来分析共邻节点对潜在节点对的影响,提出了一种集成加权聚类系数的相似度指标（WCCLP）,该指标能够有效地扩大局部共邻节点结构对预测性能的影响,同时也能轻易拓展到加权局部朴素贝叶斯链接预测模型（WLNB）中。采用无监督学习的实验表明,和现有的相似度算法相比,WCCLP在多个真实数据集取得了更好的预测效果,同时在有监督学习的链接预测场景中,由WCCLP构建的特征比现有的局部相似度算法构成的特征更具判别性,同时拓展到WLNB的实验效果证明加权聚类系数的定义能够有效推广到其他模型当中。     

基于三元组结构的有向网链路预测方法

当前链路预测的研究主要集中在无向网络,然而现实世界中存在大量的有向网络,忽略链路的方向会缺失一些重要信息甚至使预测失去意义,而直接将无向网络的预测方法应用于有向网络又存在预测精度降低的问题。为此,提出了一个基于三元组的有向网络链路预测算法,该算法针对有向网络和无向网络三元组结构的不同,应用势理论对三元组进行筛选,通过统计分析不同三元组闭合的可能性,以网络整体三元组闭合指数作为权重计算节点间的相似性。在9个真实数据集上的实验表明,所提方法比基准方法的预测精度提高了4.3%。     

一种基于复杂网络的P2P流媒体拓扑构建算法

按照何种拓扑结构来构建覆盖网络是P2P流媒体网络中的热点问题,而已有的拓扑构建算法大多采用启发式算法,参数由经验值确定,缺乏理论分析。针对此问题,运用复杂网络中小世界效应的理论知识和簇结构的概念,提出了一种基于复杂网络的P2P流媒体拓扑构建算法,用所有的簇头节点构成一个小世界网络,利用小世界网络的特性来改善P2P流媒体网络的性能。对该算法和经典的CoolStreaming方法分别进行了仿真实验,比较了启动延迟、服务器负载、消息开销和抖动率等参数。实验结果表明新提出的算法相对于CoolStreaming方法具有显著的性能提高。复杂网络理论的运用是P2P流媒体系统研究的一个新方向,对今后的工作有重要的指导意义。     

基于递阶遗传算法模糊加权神经网络的模糊规则自动获取

针对模糊规则的自动获取一直是模糊系统的一个瓶颈问题,提出一种基于递阶结构的混合编码遗传算法与进化规划相结合的模糊加权神经网络学习新算法,利用该算法同时优化模糊加权神经网络的结构和参数,最后说明了从网络中提取模糊规则的方法,从而自动获得最优的模糊规则。分析和实验结果表明,本文方法在规则提取和分类准确性等方面比其他方法更好。     

基于加权二部图的个性化推荐算法

针对网络推断(NBI)算法的二部图实现算法忽略二部图权重而导致实际评分值高的项目没有得到优先推荐这一问题,提出加权网络推断(WNBI)算法的加权二部图实现算法。该算法以项目的评分作为二部图中用户与项目的边权,按照用户-项目间边权占该节点权重和的比例分配资源,从而实现评分值高的项目得到优先推荐。通过在数据集MovieLens上的实验表明,相比NBI算法,WNBI算法命中高评分值项目数目增多,同时在推荐列表长度小于20的情况下,命中项目的数量和命中高评分项目数量均有明显增加。     

Topology control for directed diffusion in wireless sensor networks

Due to severely constrained energy, storage capacity and computing power for nodes in wireless sensor network, the routing protocols have become a hot research topic. Directed diffusion is a communication paradigm for information dissemination in sensor networks based on data-centric routing. An energy efficient hybrid adaptive clustering for directed diffusion is presented in the paper. The main goal is to curb the interests flooding overhead by clustering. Hybrid of active and passive clustering creation is used to make tradeoff between maintenance cost and delay. The adaptive turning off the radio of redundant nodes and rotation of cluster heads is used to save energy. The ns-2 simulating results show that the protocol has good performances in energy consuming, delivery ratio and delay without leading to too much overhead comparing with existing directed diffusion protocols.     

基于有向含权复杂网络的城市交通路网关键路段识别

针对目前基于复杂网络识别城市交通路网关键路段缺乏考虑现实影响因素和路段方向性问题,提出了一种基于有向含权复杂网络的关键路段识别方法。第一阶段利用复杂网络理论将城市交通路网构建成有向含权复杂网络模型;第二阶段利用LinkRank算法对复杂网络中边进行重要度排序,以此识别关键边,即城市交通路网关键路段;第三阶段利用变异的易感—感染（susceptible-infective,SI）模型对关键路段进行影响评估。通过对浙江省海宁市城区的城市交通路网分析,验证了方法的实用性和有效性。     

以制造商为核心的复杂供应链网络多级局域世界演化模型

为揭示以制造商为核心的供应链网络演化规律,以BA模型和多级局域世界理论为基础,结合现实网络中节点生成与退出机制,提出了一种五级局域世界网络模型。首先,研究了以制造商为核心的供应链网络的内在特性和演化机制;其次,分析了网络的拓扑结构和演化规则,建立了仿真模型;最后,仿真分析了不同时间步以及不同临界条件下节点数量、集聚系数、度分布等网络特性参数的变化,推导出网络的演化规律。仿真结果表明:以制造商为核心的供应链网络具有无标度、高集聚性;随着时间的推进以及节点增长速度的增加,网络整体的度分布趋近于指数为3的幂律分布;网络内各级局域世界的度分布不同,二级供应商、零售商的度服从幂律分布,一级供应商和分销商的度服从指数分布,制造商的度大致服从泊松分布。