Internet路由级拓扑的自相似分形统计

由于多角度多度量的统计方法存在种种问题,提出了通过分形维数从整体上刻画互联网拓扑性质。以传统分形理论为基础,结合互联网拓扑所具有的自相似性质,给出网络拓扑维数的相关概念,并通过网络拓扑与欧氏空间的映射关系,对拓扑维数进行了深入的解释。分析了理想分形拓扑的迭代膨胀过程,指出简单分形方法的不足,并进一步给出加权分形的相关定义及计算方法。通过统计互联网路由级拓扑的几个主要特征量,分析了拓扑维数与传统统计度量方法的关系,说明了拓扑维数在适用于统计观察互联网宏观拓扑的整体特性方面的作用。     

一种基于社团结构的局域复杂网络模型

BA模型用增长和优先连接两个机制解释了复杂网络的基本特性幂律分布,局域世界模型通过注意到优先连接是限制性的而进行了进一步的发展,本文认为局域世界模型中局部集团中的节点事实上是有着密切关系的,因而在新节点加入时采用GNM算法进行社团分解产生局部集团,提出基于社团分解的局域复杂网络模型(CLW模型).我们进行的理论分析和实验模拟表明,CLW模型具有小的网络平均最短路径,同时它的平均聚类系数要远大于局域世界模型,更接近于真实的复杂网络.     

AS级Internet拓扑幂律和节点时效分析

Internet拓扑,尤其是AS级拓扑,是目前研究的热点问题.研究Internet拓扑的演化趋势,可以更好地了解网络的内在连接机制.基于CAIDA项目授权的海量数据(数据采集时间为2004年1月至2008年6月),首先介绍了必要的基本概念,然后给出了CCDF(d)-degree幂律分析、degree-rank幂律分析、节点时效分析.结果表明,随着网络拓扑结构的演化,AS级Internet的高度值节点部分较为稳定,保持了网络的聚集性与幂律性,但这部分节点随时间变化逐渐丧失有效连接,网络拓扑呈缓慢均匀化趋势.     

AS级Internet拓扑度和连通性演化分析

Internet拓扑,尤其是AS级拓扑,是目前研究的热点。研究Internet拓扑的演化趋势,可以更好地了解网络的内在连接机制。该项研究基于CAIDA项目授权的海量数据,数据采集时间为2004年1月至2008年6月。首先介绍了必要的基本概念,然后给出了节点平均度、最大节点度值、高度值节点平均度、富人俱乐部连通性和聚集系数的演化分析。研究发现,度值较高的节点,其影响力随时间变化逐渐下降,高度值节点之间的连接也逐渐减少,但网络整体上仍表现出明显的富人俱乐部性质和聚集性。