基于复杂网络理论的杭州公交网络建模与特性分析

通过网络机器人搜集了杭州公交网络的真实数据,分别用space L、space P和space R 3种方法对其进行建模.随后分析其基本网络统计特性,包括平均最短路径、平均聚类系数和度分布,并且分析了其两个特殊网络统计特性:社团特性和传播特性.通过对公交网络特性的详细分析得到,公交网络是一个具有指数型度分布、明显社团结构和较强传播能力的小世界网络.     

电力网络结构特性分析

为获得电力网络结构的本质特性,对IEEE标准测试电网和一系列规模不等、发展历程不同、建设水平各异的实际电网,进行复杂网络典型特性分析和结构脆弱性的模拟仿真。分析电力网络节点度数在对数坐标和半对数坐标下的分布特性;探求电力网络特征路径长度、聚类系数的统计特性及与网络规模之间的关联关系;基于凝聚算法考察电力网络不同模型下的模块度。所分析的电网不具无标度特性,小世界特性与网络规模相关,而社团特性明显,表明社团特性是电力网络普适的结构特性。以负荷节点可连接的电源节点比例衡量电力网络的整体性能,考察社团间联络线遭蓄意攻击时网络性能的变化。所分析电网均表现出脆弱性,进一步验证对电力网络结构特性实证分析的结论。     

社团结构生长网络模型研究

在有社团结构的网络中,为了研究社团之间的连接方式及社团内部个体之间的连接方式对整个网络结构的影响,建立了一个带有社团结构的网络模型.在社团内部仍采取度优先选择机制,在社团之间采取了社团平均度优先选择的方式.基于这样的选择方式生成了一个新的网络,获得了网络节点的度分布与联合度分布,并且发现该网络仍是一个无标度网络.最后利用数值模拟很好地验证了理论计算结果.     

社团结构对复杂网络稳定性的影响研究

基于对真实世界谣言短信复杂网络传播过程的物理模拟生成算法产生网络,对网络的社团结构进行分析和划分,并定义网络社团结构强度为社团之间连边数与网络总的边数的比值;对节点动态相继故障模型进行改进,利用改进的节点动态相继故障模型,对生成的网络进行故障传播过程模拟;研究网络在不同的社团结构强度下,网络的稳定性和健壮性．仿真结果表明,网络的稳定性和健壮性是随着社团结构之间链接的紧密程度增加,先减弱再增强,存在一个与网络规模、容差系数有关的临界值．     

科研合作网络的社团结构和中心节点研究

对发表于《ISI-SCIE（Science Citation Index Expanded）》上的PHARMACOLOGY＆PHARMACY学科的论文作者合作研究形成的一个复杂网络进行了研究。分析表明该合作网络共有40个子网络,其最大连通子网络节点的度服从幂律分布且有厚尾趋势,具有较小的平均路径长度,较大的聚类系数,存在少数关键节点,具有典型的小世界性和无标度性。并通过GN算法分析和挖掘了该最大连通子网络的社团结构,用度值、介数值和PAGERANK值等指标评价了网络的中心节点,揭示了合作网络中合作水平较高的科研团队和具有影响力的科学家。     

面向多源社交网络的社团结构特征研究（研究生论坛）

为了研究社交网络社团结构对舆情传播的影响,本文对比分析了多源社交网络的社团结构特性及传播特性,并且利用COPRA算法和LFM算法进行了社交网络重叠社团研究,提出一种基于节点度过滤的LFM改进方法——NF-LFM算法。该算法对好友关系网络中节点度小于某一阈值的节点进行过滤,再对剩下的好友关系网络进行社团划分。实验结果表明：1）人人网、QQ空间、新浪微博都具有明显的社团结构特性,其中人人网和QQ空间的社团结构特性强于新浪微博;2）在不考虑社交网络用户活跃度的情况下,舆情信息在人人网上扩散范围最广,新浪微博次之,QQ空间扩散较慢。本文提出的改进方法能解决现有算法社团划分结果分辨率低的问题,且有效弥补了LFM算法在大规模社团发现时陷入无限的迭代过程而导致时间复杂度高的缺点,将其应用于经典数据集中也符合理论预期结果。本文的研究结果将有助于进一步理解和认识社交网络社团结构对舆情传播的影响,同时对于网络群体事件发现和舆情监控及引导等具有重要意义。     

手机病毒传播模型仿真研究

在复杂网络经典传播模型的基础上,针对短信网络的小世界特征,建立了手机病毒在短信网络内传播的M-SEIR模型,并以此为基础研究了用户预免疫、病毒变异以及短信网络内的局部社团结构对手机病毒传播的影响,进而有针对性地提出了有效防治手机病毒传播的方法.     

基于复杂网络的一个小型模拟电路分析

基于复杂网络理论,以模拟电路的具体实例,采用对数坐标,给出了反映网络节点与之对应的连接度函数关系,以及节点连接度的概率分布函数曲线,分析了网络连接度分布统计特性,确认连接度分布是一个逼近幂律的分布,证明此模拟电子电路网络具有小世界和无尺度特性.     

短信网络的加权演化模型研究

通过对实际数据的分析,获得了短信网络的一些特点,包括:度分布和边权分布符合低头和重尾的幂律分布、平均点强度和点度不具有幂函数律的关联性等等。在此基础上,将用户间短信交互次数视为短信网络的边权,提出了一种加权短信网络演化模型,其中新节点加入采用加权局部优先连接机制,边权更新基于节点间亲密度及近期联系频繁度。仿真结果表明,该生成模型较好地符合了实际短信网络的统计特性。     

小世界效应加速生物地理学优化的社团识别算法

为提高基于优化方法的网络社团结构识别算法的有效性,设计一种利用小世界效应加速生物地理学优化过程的网络社团结构识别算法. 首先基于矩阵随机编码建立网络社团识别生物地理学优化框架,在栖息地中全局进化地搜索对应于最大化模块度的网络社团划分. 然后,给出基于小世界效应的生物地理学迁移策略,可以加速进化算法的信息交换过程. 最后,运用该算法在现实网络和人工合成网络上进行实验. 结果表明:引入小世界效应能够降低网络社团结构识别算法的收敛时间;在典型现实网络与人工合成网络上运行该算法能够获得较高的模块度值与标准化互信息值;信息交换的拓扑结构能够优化进化算法效率. 应用小世界效应加速生物地理学优化的网络社团识别算法具有较好的可行性与有效性.