基于cernet复杂网络理论实证的研究

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1、摘要在现实世界中，存在着许多巨大而复杂的系统，例如WWW网络，Intemet，电力网络，交通网，新陈代谢网，演员合作网等，这些复杂系统都可以用复杂网络来表示，系统中的个体由点来表示，个体之间的关系由边来表示。通过绘制网络图，我们可以看到各种系统的复杂特性和很多相似之处，这些相似之处主要表现在一般的连接度呈幂律分布，较高的集聚系数以及较短的平均路径。这些共性引起了科学工作者的极大兴趣，并掀起了复杂网络的研究浪潮。本文首先介绍了复杂网络研究背景和意义以及复杂网络的研究现状，并将复杂网络所涉及的基本概念做了较为详细地解释。然后针对中国教科网进行了实证

2、研究，分析其形成与演化机制并进行模拟。本文的主要工作及创新点如下：1．设计并实现WWW数据收集工具。现在多数网络数据收集工具(网络爬虫，webspider)都是专用于某一特定需求，而符合WWW复杂网络研究需求的工具则极少，为此我们专门设计了一个WWW网络拓扑结构数据探索与收集工具。该工具使用网络图的遍历算法搜索网络中符合规则的节点与链接边。经过实践验证，采用多线程技术的网络爬虫拥有较高的效率。2．计算并分析教科网数据。本文首先编写了计算软件，然后利用该软件计算得出教科网数据的度分布，平均最短路径，聚集系数和介数，并根据计算得出的数据对教科网数据

3、度分布，平均最短路径，聚集系数和介数的特征和形成演化机制进行了分析。分析结果表明教科网度分布拥有幂律特征，各种节点度的统计特征明显，平均最短路径和聚集系数显示教科网拥有小世界特征和高度聚集特征，是典型的复杂网络，而对介数的统计表明少数节点和边上集中了极大的介数，揭示了教科网少数节点高度的重要性和枢纽性。3．对教科网数据进行建模与模拟。根据教科网节点与边的特征与形成演化机制，本文在BA无标度模型的基础上拓展出有向网络模拟方法，并使用该模拟方法根据教科网的拓扑特征建立了一个有向复杂网络的演化模型，利用计算机进行了模拟，经过对模型参数多次调整，模拟结

4、果与实际数据比较接近，有较高的理论参考价值。最后，本文指出了不足之处和进一步的研究方向。关键词：复杂网络；CERNET；演化机制；幂律分布；建模ABSTRACTIntherealworld，therearemanyhugeandcomplexsystems，suchasWWW,Intemet，electricitynetworks，transportnetworks，metabolicnetworks，cooperationnetworksofactors，andthesecomplexsystemscanbeindicatedtocomple

5、xnetworks，theindividualsofsystemtobethepoints，therelationshipsbetweentheindividualstobetheedges．Drawingthenetworks，wecanseecomplexitiesandmanysimilarfeaturesofthosecomplexsystemsandthemainsimilaritiesarethepower-lawtailofdegreedistribution，thehighclusteringcoefficientandthes

6、hortaverageshortestpathlength．Thesesimilaritiesarousedgreatinterestofscientistsandawaveofresearchofcomplexnetwork．Thispaperfirstintroducesthebackgroundandsignificanceofcomplexnetworkresearchandtheresearchstatusofthecomplexnetwork．Thepaperdetailedexplainstheinvolvedbasicconce

7、ptofcomplexnetwork．AndthenthepapercarriesoutempiricalresearchforCERNERT,analysisoftheformationandevolutionofitsmechanisms，thensimulation．Themainworkandinnovationpointsofthepaperareasfollows：1．Designandimplementthecollectiontoolofwwwdata．Nowmostofthenetworkdatacollectiontool(

8、Webcrawler,webspider)isdedicatedtoaparticulardemandandthereareverylittletoo