检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王晖辽宁科技大学

学位级别：硕士

生活中的网络无处不在,常见的有社交网络、交通网络、电力网络等等,这些网络可抽象为复杂网络,研究复杂网络具有很重大的意义,其中关键节点的识别是复杂网络理论的重要组成部分,因此,挖掘网络中的关键节点对于研究复杂网络的结构、信息... 详细信息

生活中的网络无处不在,常见的有社交网络、交通网络、电力网络等等,这些网络可抽象为复杂网络,研究复杂网络具有很重大的意义,其中关键节点的识别是复杂网络理论的重要组成部分,因此,挖掘网络中的关键节点对于研究复杂网络的结构、信息传播非常重要。本文在经典k-shell算法和多指标方法的基础上,提出了两种改进的关键节点识别算法,分别为基于改进的混合kshell算法和多指标识别关键节点的方法,由于关键节点对于传染病的研究很重要,因此选择了两种具有代表性的传染病模型,分别是SI模型和SIR模型。(1)经典的k-shell算法依据节点的位置为节点分配重要性,会导致大量节点的重要性相同,区分度较低。本文提出了一种新的混合k-shell分解方法,即基于节点度的混合k-shell关键节点识别算法,在经典k-shell算法的基础上,利用节点的度值和网络分层做出改进,此外,单一的指标并不能描述一个节点的重要性,并且二阶邻居节点对自身的重要性影响也是不可忽视的,因此考虑到了节点的局部属性和位置属性,本文利用基于度改进后的节点的新ks值、二阶邻居度这两个指标,并推导出一个标准网络参数给这两个指标分配权重来计算节点的重要性。在karate、Celegans、USAir97和Netscience四个真实网络上使用SI传染病模型进行仿真实验,模拟了例如艾滋病等不可治愈性疾病的感染状况,结果表明该方法可以有效识别网络中的关键节点。(2)接近度中心性和特征向量中心性是根据节点的全局属性对节点分配重要性的,因此节点的全局属性对重要性的贡献是很大的。基于这个观点,本文提出了多指标识别关键节点的方法,综合考虑节点的度中心性、ks值、接近度中心性、特征向量中心性以及邻居节点对节点的重要性的作用;同时,通过结合主客观因素对权重的影响,分配综合权重给各指标;最后,定量衡量节点的重要性。通过在karate、Polbooks、Jazz和Hamsterster四个真实网络中的SIR模型的进行仿真实验,模拟了例如新冠病毒等可治愈病毒的传染过程,结果表明多指标识别关键节点的方法的准确性明显优于经典k-shell算法、基于潜在边权的k-shell度邻域算法和基于改进的k-shell关键节点识别方法这几种算法,所以结合节点的局部属性、全局属性和位置属性的方法能够进一步提高识别关键节点的准确性。最后,各项实验结果也证明了本文提出的方法对于节点的重要性判别较为合理,能够准确地识别网络中的关键节点。

关键词：复杂网络关键节点 k-shell算法节点重要性

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基于改进k-shell算法的复杂网络关键节点识别研究

基于改进K-shell算法的复杂网络关键节点识别研究

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作者：王环华东师范大学

学位级别：硕士

如今人类逐步进入科技时代,事物之间的联系变得更加复杂和紧密。生活中的网络无处不在,比较常见的有社交网络,交通网,电力网等,这些网络均可看作复杂网络。随着复杂网络理论的不断成熟,研究网络中的规律已成为主要研究方向,关键节点识... 详细信息

如今人类逐步进入科技时代,事物之间的联系变得更加复杂和紧密。生活中的网络无处不在,比较常见的有社交网络,交通网,电力网等,这些网络均可看作复杂网络。随着复杂网络理论的不断成熟,研究网络中的规律已成为主要研究方向,关键节点识别便是其中的热点问题,挖掘关键节点对于探究网络的内部结构和信息的传播非常重要。k-shell算法主要依据节点位置判断节点的关键与否,这会导致大量节点拥有相同重要性。鉴于产生此现象的原因在于网络分解的粗粒度性,本文提出了基于熵值法的混合k-shell关键节点识别算法。加入点权改进网络分解标准,并利用熵值法客观地衡量度和点权的影响,有效避免了大量节点获得相同得分的情况发生。此外,为了全面评估节点的重要性,在计算节点最终得分时加入局部属性和邻居节点的信息,使得算法识别出的关键节点更加合理。k-shell分解算法是通过删除网络节点得到节点的核值,删除过程中就会丢失原来网络中节点的相关信息。为了将节点删除前后在网络中的信息联系起来,本文提出了基于网络效率的多因素关键节点识别方法。在删除节点之后,该网络的效率会发生变化,所以利用网络效率的相对减少量可以进一步提高算法识别关键节点的能力。最后,各项实验结果也证明了本文提出的方法对于节点的重要性判别较为合理,能够准确地识别网络中的关键节点。

关键词：复杂网络关键节点 k-shell算法网络分解标准网络效率

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基于k-shell的关键节点识别算法

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平顶山学院学报 2023年第5期38卷 48-54页

作者：王飞飞孙泽军赵岩平顶山学院信息工程学院河南平顶山467036

在复杂网络中,对各节点的影响力进行识别并找出其中的关键节点,对于研究病毒的传播与控制、电网故障控制与预警等具有重要作用.在对现有关键节点算法分析研究的基础上,提出了一种基于k-shell的关键节点识别算法(kNIk),该算法综合考虑节... 详细信息

在复杂网络中,对各节点的影响力进行识别并找出其中的关键节点,对于研究病毒的传播与控制、电网故障控制与预警等具有重要作用.在对现有关键节点算法分析研究的基础上,提出了一种基于k-shell的关键节点识别算法(kNIk),该算法综合考虑节点的全局与局部信息,同时引入节点与邻居节点之间的关联度,计算节点在网络中的最终影响力.为了对算法性能进行验证,以SIR模型为参照进行仿真实验,实验结果表明,kNIk能够有效地检测节点的影响力,识别网络中的关键节点.

关键词：复杂网络 k-shell算法影响力关键节点

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基于k-shell的社交网络节点影响力最大化算法研究

基于K-shell的社交网络节点影响力最大化算法研究

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作者：李博哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

近些年来,随着各式的社交平台的发展,以及在线社交的广泛普及,这类平台已经成为了大多数人生活中必不可少的一个组成部分,人们通过这样的途径去进行日常交流。社交网络也在不断地改变人们的生活习惯,人们更习惯于通过该方式去获取消息... 详细信息

近些年来,随着各式的社交平台的发展,以及在线社交的广泛普及,这类平台已经成为了大多数人生活中必不可少的一个组成部分,人们通过这样的途径去进行日常交流。社交网络也在不断地改变人们的生活习惯,人们更习惯于通过该方式去获取消息。在社交网络的研究领域中,非常关键的一环就是对网络中节点影响力的判断,因此,对影响力大小的分析是非常有必要的,该问题是节点影响力最大化的基础。其中k-shell算法是一种较为有效的影响力划分算法,该算法能够快速地在一个网络中将节点进行分层,并根据节点所在的层级判断节点的影响力大小,因此k-shell算法一直以来都是人们在社交网络领域中研究的热门。本文对于传统的k-shell算法对网络中节点的划分不确切的问题,提出了一种基于k-shell的社交网络节点影响力最大化算法,该算法基于k-shell的核心思想,利用在kshell分解过程中的参数,例如迭代次数,节点层级等,并且综合考虑了网络中节点的位置属性以及邻域属性对节点影响力大小所产生的影响。以邻域节点在k-shell分解过程中的迭代轮次并结合当前节点到网络中心的距离来确定节点的位置属性,并且在计算节点对邻域的作用时,计算了邻居节点度和位置的共同作用,并最终通过位置属性和邻域属性两个方面来确定一个节点最终影响力,用本文提出的方法来验证改进算法排名的正确性。此外,种子节点集选取的过程中,充分考虑到了节点在传播时影响力的重叠问题,通过以节点的位置来对节点影响力进行不同程度的削减,解决了在影响力传播过程中的影响力重叠现象,有效消除了影响力浪费问题,最后通过结合以上两种方案提出一种影响力最大化算法。最后,在4组真实数据集上进行了相关的对比模拟实验,实验结果表明本文提出的改进算法相比于改进前以及相关其它方法有更高的准确性。并且通过实验可以看出,改进算法在各种规模的数据集中都有较为明显的传播效果提升。

关键词：社交网络 k-shell算法位置属性邻域属性节点度

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考虑二阶邻居信息的k-shell重要节点识别算法研究

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现代信息科技 2025年第1期9卷 40-44页

作者：姚曦煜谢玉峰武昌工学院湖北武汉430065

在真实网络中,找出一些关键的节点进行保护能够有效维持系统的稳定,同时对于复杂网络中的病毒控制与传播、交通网络的故障控制、社交网络中影响力识别等都有重要作用。在现有关键节点识别算法k-shell的基础上,提出了一种考虑二阶邻居信... 详细信息

在真实网络中,找出一些关键的节点进行保护能够有效维持系统的稳定,同时对于复杂网络中的病毒控制与传播、交通网络的故障控制、社交网络中影响力识别等都有重要作用。在现有关键节点识别算法k-shell的基础上,提出了一种考虑二阶邻居信息的k-shell的关键节点识别算法,该算法综合考虑节点的全局与局部信息,同时引入节点的一阶邻居节点和二阶邻居节点的相关信息,计算节点在网络中的重要性。为了验证该算法的性能,以随机攻击和蓄意攻击两种攻击方式在网络中的节点进行仿真实验,实验结果表明,考虑二阶邻居信息的k-shell方法能够有效地检测节点的重要性,识别网络中的关键节点。

关键词：复杂网络节点识别 k-shell算法二阶邻居

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面向地图综合的VGI道路网重要度层次分解选取方法研究

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地球信息科学学报 2024年第1期26卷 135-143页

作者：熊顺杜清运马超刘平芝蒋丹妮西安测绘研究所西安710054 地理信息工程国家重点实验室西安710054 武汉大学武汉430072

自发地理信息数据具有现势性好、覆盖范围广、信息丰富、获取方便等特点,可作为全球范围内地理信息数据生产与更新的良好数据资料。但是由于数据的无尺度特性,导致自发地理信息道路数据细节过于繁杂,难以直接应用于生产。现有道路网自... 详细信息

自发地理信息数据具有现势性好、覆盖范围广、信息丰富、获取方便等特点,可作为全球范围内地理信息数据生产与更新的良好数据资料。但是由于数据的无尺度特性,导致自发地理信息道路数据细节过于繁杂,难以直接应用于生产。现有道路网自动选取算法在计算道路重要度时,对所有待选取道路的重要性进行排序,并依据重要性从大到小依次选取。这种方法忽略了选取过程中,道路网结构变化对道路重要性的影响。为此,本文提出了一种基于重要度层次分解的道路网自动选取算法,该方法针对自发地理信息道路网细节繁杂的特点,根据地图数据制图综合时逐级缩编的思路,采用基于层次分解的选取策略进行道路网选取:首先计算所有节点的重要度,然后剔除重要度最小的一些道路节点,并重新计算新的所有节点的重要度,重复上述步骤,直至所有道路节点排序完毕,从而可获得所有道路的重要性排序并完成道路网选取。利用开放街道地图道路网数据进行实验,实验结果表明本文算法选取结果优于网络中心性方法。

关键词：自发地理信息道路网选取重要度 k-shell算法层次分解复杂网络

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面向目标体系网络的节点重要性排序方法

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兵工学报 2024年第2期45卷 488-496页

作者：袁博文刘东波刘兆鹏杨伟龙军事科学院战争研究院北京100091

针对现有复杂网络节点重要性排序方法无法处理目标体系网络节点异质连边有向有权的难题,提出一种面向目标体系网络的节点重要性排序方法。利用k-shell算法计算网络节点的初始重要值,并在PageRank算法的节点重要性传递中考虑重要性分配... 详细信息

针对现有复杂网络节点重要性排序方法无法处理目标体系网络节点异质连边有向有权的难题,提出一种面向目标体系网络的节点重要性排序方法。利用k-shell算法计算网络节点的初始重要值,并在PageRank算法的节点重要性传递中考虑重要性分配趋强的特点和连边权重,提出k-shell和PageRank扩展(Extended k-shell and PageRank,EkSPR)算法,并给出EkSPR算法的收敛性证明,进行了作战仿真实验验证和算例对比分析。实验结果表明,EkSPR算法相对于k-shell算法和PageRank算法更适用于处理目标体系网络节点重要性排序,并且效率优于均值EkSPR算法。

关键词：目标体系网络节点重要性 k-shell算法 PageRank算法 k-shell和PageRank扩展算法

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基于BSP并行计算模型的k-shell算法

基于BSP并行计算模型的K-shell算法

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第二届CCF大数据学术会议

作者：王阳吴斌北京邮电大学北京市智能通信软件与多媒体重点实验室北京市100876

提出了一种基于BSP模型的并行k-shell算法,算法利用BSP特有的超级步和全局同步机制,将k-shell迭代分解划分为若干超级步,利用通信来交换中间计算结果,节省了MapReduce模型处理迭代计算问题时反复读取磁盘的时间开销.从理论上详细分析了... 详细信息

提出了一种基于BSP模型的并行k-shell算法,算法利用BSP特有的超级步和全局同步机制,将k-shell迭代分解划分为若干超级步,利用通信来交换中间计算结果,节省了MapReduce模型处理迭代计算问题时反复读取磁盘的时间开销.从理论上详细分析了性能影响因素,并在10个大规模公共数据集上验证了算法较好的性能.在节点k-shell值精确计算的基础上,针对所选数据集,分析了大规模图的k-shell值分布近似呈幂律分布,并且分布曲线的趋势与自身的度分布极其相似.通过进一步对并行k-shell运行时间和最大k-shell值与其他图属性的相关性分析,阐明了影响这两个值的主要因素.

关键词：图像数据数据处理 k-shell算法并行计算

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融合影响力和标签传播的社团划分算法

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2024年第5期44卷 95-101页

作者：李谢君李玲娟南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

针对传统标签传播算法因在节点更新序列初始化和标签更新过程中采用随机策略而导致的社团划分结果不稳定和准确度较低的问题,设计了一种融合影响力和标签传播的社团划分算法(ILPCD)。首先,基于k-shell算法对网络进行层次划分,并利用节... 详细信息

针对传统标签传播算法因在节点更新序列初始化和标签更新过程中采用随机策略而导致的社团划分结果不稳定和准确度较低的问题,设计了一种融合影响力和标签传播的社团划分算法(ILPCD)。首先,基于k-shell算法对网络进行层次划分,并利用节点及其一阶邻居节点的k-shell值计算节点在网络中的全局影响力,并按照全局影响力的降序来初始化节点更新序列,消除更新顺序的随机性;然后,引入平滑系数对Jaccard相似系数的计算方法进行改进,更客观地衡量节点之间的关联性,得到节点的局部影响力;最后,依据局部影响力来更新标签,消除标签传播过程中的随机性。在4种真实网络数据集上的实验结果表明,ILPCD算法能够有效地对社团进行划分,并且具有更高的稳定性和准确性。

关键词：社团划分影响力 k-shell算法相似系数

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结构洞理论视角下的复杂工程支配网络综合项目排序方法

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系统管理学报 2025年第2期34卷 389-399页

作者：张可刘思敏张政马敏河海大学商学院南京211100

复杂工程包含的项目众多,对项目的重要性进行综合排序,是工程实际决策亟须解决的问题。然而,现有方法忽略了项目之间的联系且分析视角单一,导致排序结果区分度不高。为此,基于复杂工程支配网络,提出结构洞理论视角下的综合项目排序方法... 详细信息

复杂工程包含的项目众多,对项目的重要性进行综合排序,是工程实际决策亟须解决的问题。然而,现有方法忽略了项目之间的联系且分析视角单一,导致排序结果区分度不高。为此,基于复杂工程支配网络,提出结构洞理论视角下的综合项目排序方法。首先,引入结构洞理论,构建项目影响广泛性的度量模型。其次,利用k-shell算法对项目中心度进行重要性评价及层级划分,构建项目的全局重要度评价模型。在此基础上,融合结构洞理论与k-shell算法,提出项目重要性综合排序方法。最后,将该方法应用于算例网络和实际工程,并与其他方法进行了对比分析。结果显示,提出的项目排序方法具有更高的区分度,能够适应项目评价的多维度要求,为复杂工程的决策提供了参考。

关键词：工程支配网络结构洞理论 k-shell算法项目排序

来源：评论

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