藏文字同现网络的小世界效应和无标度特性

复杂网络具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质,而语言文字作为人类智慧和文明的结晶,是经过漫长演化形成的复杂网络。该文对藏语诗歌、散文、政治、佛教、教材和口语等六类具有代表性的体裁语料,每类各取15篇共90篇文章构建了97个藏文字同现网络,分析了藏文字同现网络的最短路径长度、聚类系数和度分布,实验数据显示97个藏文字同现网络都具有小世界效应和无标度特性,表明藏文字同现网络都具有小世界效应和无标度特性。     

银行账户交易网络中特定组织发现研究

近年来，非法传销、非法集资和洗钱等涉众型非法金融活动屡禁不止，从资金交易网络中进行异常检测的研究，逐渐引起研究者的重视。非法组织中银行账户间的资金流转方式隐含了其成员的关系架构。以关键角色账户为核心种子节点，结合交易关系进行特定异常组织的发现研究。首先，基于银行账户的交易特点，建立了一个有向加权资金交易网络模型。进而，结合账户的局部拓扑结构，定义了组织中的两种核心节点，即黑洞节点和星光节点。利用两种节点的关联关系，提出一种“黑洞＆amp;星光”组织发现算法。在含有传销组织的真实银行交易数据上进行实验，结果表明上述算法对发现传销组织的有效性。     

基于复杂网络理论的计算机网络拓扑分析

复杂网络是指具有无标度、小世界、吸引子、自相似、自组织中部分或者所有性质的网络。在现实世界中,许多复杂的系统基本上都能以网络来进行描述,而现实中的那些复杂的系统则可以以“复杂网络”来称之,比如社会网、交通网、电力网、万维网、因特网等等都可以称之为复杂网络。本文主要通过对复杂网络理论的介绍,从而对计算机Intemet网进行分析,对Intemet网这一复杂系统进行探究,揭示Intemet拓扑现象的特性、规律及动因。     

考虑成本时拓扑可调无标度网络鲁棒性研究

为了研究无标度网络拓扑结构对网络鲁棒性的影响,结合对复杂网络鲁棒性有重要影响的节点介数和边权重两种指标,提出一种考虑成本的拓扑可调无标度网络攻击方法。该方法在攻击网络中节点（边）时引入了节点（边）的攻击成本因素,以节点介数（边权重）来近似衡量节点（边）的攻击成本,采用不同节点（边）攻击策略对网络进行攻击,并采用最大连通子图相对值作为网络鲁棒性测度指标,利用该方法对无标度网络的幂率指数、平均度与网络鲁棒性的关系分别进行了研究。结果表明,采用蓄意攻击策略时,对于同一节点（边）攻击成本,无标度网络的幂率指数越小或平均度越大,网络的鲁棒性越强。仿真实验验证了该方法的有效性与可行性。     

基于银行账户亲密度网络推理的团伙预测研究

近年来,针对涉众型非法金融活动在资金交易规律的研究引起了研究者的高度关注。为解决利用银行交易数据进行异常账户犯罪团伙主动发现的问题,提出一种基于银行账户非对称亲密度网络的团伙预测方法。首先,建立银行账户交易通用网络模型,将时序交易数据嵌入网络结构中。然后,利用节点的直接和间接交易关系信息,提出一种账户非对称亲密度计算方法。最终,利用节点在亲密度网络上的非对称交互信息,得到节点的异常倾向性指标。在包含传销团伙的真实数据上的实验结果表明,基于亲密度网络的团伙预测方法能有效发现潜在传销人员。     

复杂金融网络的自相似性研究

以股票为节点,选取适当阈值量化股票收益率序列间相关关系从而构建复杂金融网络。基于复杂网络的理论,讨论金融网络的度分布、平均最短路径和聚集系数,发现面向金融时间序列的股票网络具有小世界效应,无标度特性和一个很重要的特性—自相似性。该文用两种方法分析了网络的自相似性:一是提出用网络节点的度构造Hurst指数,定量分析金融网络的自相似性;二是金融网络的平均路径长度和聚集系数定性地分析了复杂网络的自相似性。     

基于度分布的复杂网络拓扑结构的构造

构造网络的拓扑结构是网络仿真的重要前提和基础,拓扑结构对网络仿真结果有重要影响.目前,大多数复杂网络拓扑结构的构造主要是以规则网络或随机网络为基础,但最近的研究表明现实世界中的大多数复杂网络都具有无标度特性,即节点度分布服从幂率(p(k)～k-λ).新的发现给复杂网络拓扑结构的构造提出了新的课题.文中通过引入度秩函数,提出了一种基于度分布的构造复杂网络拓扑结构的新方法,该方法可构造出包括无标度网络在内的具有任意度分布的复杂网络拓扑结构.以无标度网络和指数网络为例,验证了该方法的有效性.     

自增长网络模型及其算法

众所周知,现实世界的网络大部分都不是随机网络,少数的节点往往拥有大量的连接,而大多数的节点连接却很少,这正是无标度网络的重要特性。于是对于无标度网络性质的研究,因为其实用性而变得及其重要。首先定义了一种新的自增长网络模型,对它的基本参数进行计算,证明了它的无标度性。其次验证模型的最大叶子生成树的度分布服从幂率分布,并且得到了网络的平衡集,从而对无标度网络有了初步探索。最后给出了一个计算平均路长的算法。     

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。     

基于节点重要度的复杂网络可靠性研究

为研究复杂网络的节点重要度及其可靠性,在随机网络、小世界网络和无标度网络模型下,理论分析度值中心性、半局部中心性、介数中心性和PageRank算法在节点重要度评估上的准确性,通过仿真模拟方法,对网络理论模型和实际复杂网络分别进行研究,采用逐步移除节点和重复计算的方式,考察网络最大连通子图和节点移除比例的关系,同时对数值仿真结果进行合理分析。研究结果说明基于网络全局信息的介数中心性和PageRank算法对节点重要度评估的效果更好,同时说明网络的可靠性与网络拓扑结构有关,实际复杂网络一般同时具备多种拓扑特性。     

城市群城镇交通网络特性研究

为了研究城市群城镇交通网络特性,本文运用primal approach方法以城镇为节点,以其之间的道路为边构造长沙城镇交通网络、株洲城镇交通网络等城市群城镇交通网络模型,使用Matlab和VC++6.0分别对它们的平均度、网络密度、聚集系数、平均最短路径、随机网络聚集系数、随机网络平均最短路径、网络结构熵、全局系数等网络特性指标进行计算和比较分析,得到以下结论:(1)城市群城镇交通网络都具有小世界性,是小世界网络;(2)城市群城镇交通网络都不存在幂律特征,不存在无标度性,不是无标度网络;(3)城市群城镇交通网络都不存在指数特征,不是随机网络;(4)城市群城镇交通网络中,长株潭城市群市县交通网络整体效率最高、网络密度最大,长株潭城市群城镇交通网结构熵最小,表明其最有序。     

Scale-free network models with accelerating growth

Complex networks are everywhere. A typical example is software network. Basing on analyzing evolutive structure of the software networks, we consider accelerating growth of network as power-law growth, which can be more easily generalized to real systems than linear growth. For accelerating growth via a power law and scale-free state with preferential linking, we focus on exploring the generic property of complex networks. Generally, two scenarios are possible. In one of them, the links are undirected. In the other scenario, the links are directed. We propose two models that can predict the emergence of power-law growth and scale-free state in good agreement with these two scenarios and can simulate much more real systems than existing scale-free network models. Moreover, we use the obtained predictions to fit accelerating growth and the connectivity distribution of software networks describing scale-free structure. The combined analytical and numerical results indicate the emergence of a novel set of models that considerably enhance our ability to understand and characterize complex networks, whose applicability reaches far beyond the quoted examples.     

Scale-free network modles with accelerating growth

Complex networks are everywhere. A typical example is software network. Basing on analyzing evolutive structure of the software networks, we consider accelerating growth of network as power-law growth, which can be more easily generalized to real systems than linear growth. For accelerating growth via a power law and scale-free state with preferential linking, we focus on exploring the generic property of complex networks. Generally, two scenarios are possible. In one of them, the links are undirected. In the other scenario, the links are directed. We propose two models that can predict the emergence of power-law growth and scale-free state in good agreement with these two scenarios and can simulate much more real systems than existing scale-free network models. Moreover, we use the obtained predictions to fit accelerating growth and the connectivity distribution of software networks describing scale-free structure. The combined analytical and numerical results indicate the emergence of a novel set of models that considerably enhance our ability to understand and characterize complex networks, whose applicability reaches far beyond the quoted examples.     

基于移动模型的VANETs网络动态拓扑特征研究

采用复杂网络理论研究VAENTs网络动态拓扑结构特性,以基于车辆换道功能的智能驾驶移动模型为 基础,应用VanetMobiSim仿真软件建立了车辆交通网络,详细分析了VAENTs网络瞬时拓扑特征及平均度、聚类系数和调和平均最短路径长度等复杂统计参数随时间的变化特征。通过仿真实验发现VAENTs网络动态拓扑不具有无标度属性,只在特定条件下,才呈现小世界网络的特征。     

基于复杂网络的本体结构复杂性分析

目前关于本体复杂性的研究,还没有比较系统和全面的方法。从本体概念模型的结构特点出发,将其与复杂网络的结构进行类比,借鉴复杂网络研究的研究方法和性质参数对本体结构进行研究,并选取生物学领域应用较广的GO本体作为样本,对其平均路径长度、度分布和簇系数等参数进行统计和分析,结果表明其具有无标度特性而不具有小世界特性。     

国内外典型城市群交通网络特性对比分析*

为了研究城市群交通网络特性,运用ICN dual approach方法构建了以美国东北部大西洋沿岸城市群、日本太平洋沿岸城市群、英国伦敦为核心的城市群、长江三角城市群、京津唐城市群、珠江三角城市群等国内外典型城市群交通网络模型,使用MATLAB和VC++分别对它们的平均度、网络密度、n-聚集系数、平均最短路径、随机网络聚集系数、随机网络平均最短路径、网络结构熵、全局系数等网络特性指标进行计算和比较分析,得到以下结论:a)六个城市群交通网络都具有小世界性而不具有无标度性,一般可以推论城市群交通网络只有小世界性、不具有无标度性;b)六个城市群交通网络都存在着极少道路介数很大,对整个网络的整体性、连通性和安全性意义重大;c)六个城市群交通网络中珠江三角城市群交通网络的整体效率最高,日本太平洋沿岸城市群交通网络结构熵最小,表明其最有序。