有向网络节点重要性评价和社区发现方法

admin · 发表于 2023-10-2 22:22:58

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雅宝题库解析：
自然界中存在的大量复杂系统都可以通过不同的网络加以描述，一个典型的网络是由许多节点与连接节点之间的边组成，节点代表真实系统中不同的个体，边表示个体间的关系。在复杂网络的拓扑结构中通常蕴含着新的知识，被称之为复杂网络的结构知识或拓扑知识。在复杂网络的研究工作中，有效地评估网络节点的重要性，发现网络中的社区结构，可以帮助人们更好地理解系统的结构层次和功能特性，在社会网分析和互联网搜索等领域中具有非常重要的意义。在现实生活中，个体之间的相互关系往往存在着方向性差异。在复杂网络拓扑结构的研究中，如果忽略节点间关系方向而只注重关系是否存在，往往会使复杂系统中很多信息无法被发现。近年来关于有向网络的拓扑分析日益成为网络研究工作热点。本文从有向网络拓扑结构出发，研究了有向网络节点重要性排序和社区结构挖掘题目，并给出相应的算法实现。本文的工作和取得的成果主要有以下四点:(1) 基于数据场和拓扑势的思想，提出了一种有向网络节点重要性评价方法。通过定义节点的拓扑势来形式化描述网络中节点位置的差异性，依据拓扑势值对网络中的节点进行排序。(2) 结合反映网络节点影响范围及影响力的拓扑空间，本文提出了一种社区发现方法。通过定义拓扑势模块度作为社区划分结果的评价依据，找出拓扑势模块度为极大值时的划分结果作为社区划分的最终结果。通过实验，该方法可以揭示网络中的社区结构及社区成员节点，有效地反映了网络结构中节点聚集特性。(3) 在前面研究的基础上，本文依据维基百科词条引用关系构建了不同年份的演化的有向网络，通过节点重要性排序和社区划分，分析了网络演化中的一些相关现象。(4) 设计和实现了有向网络拓扑分析原型工具，该工具实现了本文中提出的算法，可以用于分析维基百科词条引用关系构建的网络，方便课题研究。

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