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.     

时序阵发性对信息传播的影响

近年来,传播动力学是网络研究的一个热门话题,传统的信息传播都是在静态网络上进行研究的,但现实生活中许多网络是有时序的。到目前为止,已有很多学者针对时序阵发性对信息传播影响做了研究,结果表明对不同的数据集、不同的节点感染方式,阵发性对信息传播呈现的作用是不同的。针对此现象,通过构建DCW空模型消除原数据的阵发性特征,分析信息在原数据和空模型数据上的传播情况,以找到阵发性对传播呈现不同影响的原因。     

复杂网络上的传播动力学及其新进展

深刻理解传染病在社会群体中的传播规律、计算机病毒在因特网上的扩散过程是复杂系统和传染病动力学领域研究的一个热点问题．主要从复杂网络的拓扑结构和流行病的感染机制2个方面综述了当前国内外传播动力学研究的现状和最新进展,探讨了传播动力学在疾病预防与免疫中的应用,最后指出值得进一步研究的问题．例如带社区、层次结构的加权演化模型,动态网络结构下的疾病传播行为和微观感染机制等．     

基于复杂网络的大众生产社区的演化机制研究

通过大众生产虚拟社区的度分布与动态演化机理分析,揭示了择优机制是大众生产虚拟社区的一个显著演化特征。基于Wiki票选管理员的行为网络构建大众生产虚拟社区合作网络;分析网络的出度分布与入度分布,分析结果显示虚拟社区合作网络的出度服从幂律分布,入度服从双段幂律分布,说明虚拟社区贡献者的选择行为具有较强异质性;采用复杂网络链路预测方法对网络的潜在连接进行排序,结果显示择优指标值在各项指标中得分较高,网络形成过程中择优机制起到重要作用。     

WEB2.0大众生产社区的舆情传播路径特征分析

从网络形成演化过程的视角探讨了舆情的形成与传播特征。采用复杂网络方法对WEB2.0大众生产虚拟社区的拓扑结构特征进行分析,发现虚拟社区合作网络的出度服从幂律分布,入度服从双段幂律分布,表明虚拟社区贡献者的选择行为具有较强异质性。在静态分析基础上,进一步采用基于改进LP指标的链路预测方法对WEB2.0大众生产社区舆情传播的潜在路径链接进行排序与分析,分析结果表明,在二阶路径情况下,被关注者的关注对象往往比被关注者的被关注对象更重要,在三阶路径情况下也得出类似结论,间接关注及其方向对舆情传播具有较大影响。     

个体特征对在线社会网络中信息传播的影响

为研究个体特征对在线社会网络中信息传播的影响,结合个体特征、社会加强和信息属性,提出一个简单的信息传播模型。在传播模型中主要考虑记忆效应、社会加强、信息属性和个体特征这4个因素,并根据服从均匀分布与幂律分布的个体在规则网络、WS小世界网络、BA无标度网络上传播信息的能力,对此进行仿真实验,同时在Facebook上进行实证研究。结果表明,不论哪种情况下,信息的传播速度遵循BA无标度网络最快,规则网络最慢的规律,规则网络的稳定时间也最长。Facebook的传播图与BA网络的结果图类似。     

无尺度网络上的蠕虫传播行为研究

许多网络如因特网、人类间的社会关系和物种之间的食物链网络等，都是无尺度网络。研究无尺度网络，对于防范黑客攻击、防治蠕虫的传播等都具有重要的意义．本文对随机网络和无尺度网络做了比较．重点介绍无尺度网络上蠕虫传播行为的特性——阈值和强韧性，最后指出了蠕虫防治的方法。     

基于复杂网络的Internet结构模型

在Internet网络的演化过程中,新增节点进行服务器选择时,不但要考虑网络的流量和带宽,而且还要考虑与服务器的距离.基于Internet网络中选择服务器的条件,建立了一个Internet网络结构演化模型.在网络模型中,把Internet网络流量作为链路的权重、节点的服务量能力作为节点强度、节点的连接负载作为连接度.应用数值分析方法,研究了网络的动态演化规律和节点强度的概率分布特性.研究结果表明,新模型的强度分布服从幂律分布,而且该模型是一个更一般化的BBV加权网络模型.     

复杂网络中初始节点对传染病传播的影响分析

长期以来,传染病对人类造成持续不断的威胁。研究工作者在传染病传播上投入了大量的精力进行研究,比如:传播模型、传播阂值以及影响传播的因素等方面。主要研究复杂网络中初始染病节点如何影响传染病的传播,对5种初始染病节点选择方法进行了深入分析并在两个大规模无向网络上进行了仿真实验。结果表明,传播速度以及传染病影响规模不仅与初始染病节点的选择有关,而且与网络结构有关。本研究成果对传染病控制可提供有价值的借鉴与参考作用。     

微博关系网络模型研究

舆论在微博上的传播过程可以抽象成一个生长的复杂网络。在分析微博网络特性和用户行为习惯的基础上,考虑新用户在进入网络时的同配性,建立微博关系网络的演化模型,并对模型进行仿真。分析指出,微博网络呈现出指数与幂律的混合分布。对微博网络进行实证研究,结果表明,微博关系网络中节点的度分布服从指数截断的幂律分布,具有无标度和小世界特性,与理论分析的结果相一致。     

复杂网络中的在线社交网络演化模型

在线社交网络是一种广泛存在的社会网络,其节点度遵循幂率分布规律,但对于其结构演化模型方面的相关研究还不多。基于复杂网络理论研究在线社交网络内部结构特征,提出一种结合内增长、外增长及内部边更替的演化模型,借助平均场理论分析该模型的拓扑特性,实验和理论分析表明由该模型生成的网络,其度分布服从幂率分布,且通过调整参数,幂率指数在1~3,能较好地反映不同类型的真实在线社交网络的度分布特征,因此具有广泛适用性。     

基于加权二分网络的冗余流量演化模型研究

针对互联网上用户重复访问网络资源形成冗余流量造成网络拥塞的问题,建立了随时间演化的加权二分网络(weighted bipartite network,WBN)模型.通过对用户网络行为及冗余流量的形成机制和演化规律的分析,WBN模型采用择优连接和拓扑增长的方式完成网络演化.仿真实验表明,在演化过程中,用户节点强度经历了由指数分布到幂律分布再到随机分布的变化,有效地模拟了Internet中冗余流量的演化过程.仿真结果和理论分析一致,进一步证明了WBN模型的正确性和实用性.     

基于复杂网络的无线传感器网络在沙漠治理维护中的研究

针对目前严重的沙漠化且监测难的问题,在沙漠的治理区与非治理区布置无线传感器构建无线传感器网络,观测风力、风向、风速、湿度、温度、风沙浓度指标,有效地进行沙漠治理与维护.基于复杂网络理论,提出一种新的加权局域无线传感器网络演化模型,通过理论推导得出度分布、强度分布、边权重分布,且都满足幂律分布.选取库布齐沙漠相关的天气数据,在MATLAB环境下进行仿真,结果表明,理论与实际基本吻合,说明构建的无线传感器网络能很好地适应库布齐沙漠恶劣环境,达到实时监测的目的.     

基于能量的无标度网络模型的研究

近年来复杂网络成为一个新兴的研究课题,复杂网络研究对于理解复杂系统的结构和行为至关重要。研究发现很多复杂系统均具有无标度特性。针对BA模型仅关注节点年龄对网络拓扑结构的影响,提出了一种基于能量的无标度网络模型（EBSFN）。仿真结果表明,提出的EBSFN模型较之BA演化模型,具有更好的幂律分布和稳定性。     

Integrating local and partial network view for routing on scale-free networks

Traditional routing schemes,such as OSPF,optimize data plane routing efciency by maintaining full view of the network at the control plane.However,maintaining full network view and handling frequent routing information updates are costly in large-scale complex networks,which are considered to be the root causes for the routing scalability issue.Recently,it is suggested that routing on local or partial information is plausible if slight performance degradation is acceptable.This paper proposes a routing scheme,operating on an integrated network view at each node that consists of its local neighborhood and a globally unique skeleton tree.This scheme signifcantly reduces storage,communication and processing costs.On scale-free networks,this beneft only comes at the cost of marginal performance degradation,which implies that it is not worthwhile to do shortest path routing based on full view of the network on scale-free networks.In contrast,the routing efciency is severely aggravated on purely random networks,indicating the inappropriateness of this scheme and the rationality of maintaining full network view on random networks.     

基于无尺度网络的路由级拓扑建模与仿真

即使遵循相同节点度幂律分布的无尺度网络也可能具有完全不同的拓扑结构.采用混合建模的方法,综合考虑节点的层次性、权重分布、统计特性,并利用雷达图划分拓扑象限,从网络动力学的角度对节点分类、动态增长分布和连接规则添加约束性条件,构建了与实际网络符合程度更高的路由级拓扑模型,并给出了生成算法.最后结合仿真实验,给出了多种网络统计特征值的计算结果,分析了该模型的有效性和实用性.     

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。     

基于局域网络的加权财富演化模型

基于复杂网络理论, 考虑到局部连接、成本以及收益分配, 构建一个基于局域网络的加权财富演化模型. 首先应用率方程法推导出节点度分布和财富分布的动力学方程, 理论分析和数值仿真表明, 网络模型的节点度与财富值均符合幂律分布; 然后, 通过分析聚集系数、度相关性、财富分布以及财富熵等统计量, 发现该网络是一个负向匹配网络, 网络中的财富分布是不均衡的, 个体间财富异质性与结构参数  r 以及M 相关; 最后结合实证进行了说明和验证.

     

在线社交网络中信息传播模式的特征分析

在线社交网络以其独特的传播优势,已成为一种流行的社交媒体平台。针对在线社交网络中信息传播模式的形式特点,结合传染病动力学原理,提出了在线社交网络中的信息传播模型。模型考虑了不同用户行为对传播机理的影响,并建立了不同用户节点的演化方程组,模拟了信息传播的过程,分析了不同类型的用户在网络中的行为特征以及影响信息传播的主要因素。实验结果表明：不同类型的用户在信息传播过程中有着特定的行为规律,信息不会无限制地传播,并在最终达到平稳状态,并且传播系数和免疫系数越大,信息传播达到稳态的速度就越快。     

适应网络病毒传播的SIS离散模型

为有效地模拟病毒在适应网络中的传播,分析了当前适应网络病毒传播研究的现状,结合适应网络中存在的节点动力学和网络动力学相互作用、相互反馈的机制,提出了一种基于计算机仿真技术的适应网络病毒传播的SIS(susceptibleinfected-susceptible)离散模型.通过对所建模型进行仿真和分析,实验结果表明,病毒在适应网络中传播具有双稳态性;由于节点规避病毒传播而改变网络连接的行为,使得网络的度分布发生变化,该行为对病毒在网络中的传播具有抑制作用.