基于互联网拓扑特征多粒度社团发现算法及其可视化

基于互联网拓扑特征多粒度社团发现算法及其可视化

ID:33693840

大小:8.00 MB

页数:71页

时间:2019-02-28

基于互联网拓扑特征多粒度社团发现算法及其可视化_第1页
基于互联网拓扑特征多粒度社团发现算法及其可视化_第2页
基于互联网拓扑特征多粒度社团发现算法及其可视化_第3页
基于互联网拓扑特征多粒度社团发现算法及其可视化_第4页
基于互联网拓扑特征多粒度社团发现算法及其可视化_第5页
资源描述:

《基于互联网拓扑特征多粒度社团发现算法及其可视化》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、万方数据AThesisinComputerSoftwareandTheory㈣圳㈣洲删㈣舢舢8J0125692CommunityStructureDetectingofMultipleGranularityandVisualizationBasedonInternetNetworkT0pologyByYuQunSupeI弋,isor:ProfessorXuJiuqiangNortheasternUniVersityJune20l2万方数据独创性声明本人声明,所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究

2、成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:彳踯一f日期:加/锄纠丑学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获

3、得学位后:半年口一年口一年半口学位论文作者签名:子弹签字日期:劢睇杏趸]B两年砂/新硌脚签字日切【≥。衫、纠万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于互联网拓扑特征的多粒度社团发现算法及其可视化摘要近年来,复杂网络的社团研究相对比较成熟,可针对以Intemet拓扑结构为基础的社团特征研究至目前为止还是相对不足,并且没有文献从Intemet特有的结构特征研究入手。系统的社团结构与其功能息息相关,对于Intemet社团结构特征的深刻理解,可以帮助人们发现互联网新的功能单元、理解其复杂的网络特征结构、化简网络结构、寻找防治互

4、联网病毒传播新策略、进行网络控制等。针对互联网特有的结构特征,如Intemet网络边缘树状结构特征、】ntemel的链状特征(网络专线、BGP外部路由线路)、网络中局部区域高核数节点相互聚类特征、中心节点特征等,本文在互联网社团研究的过程中,通过对比传统的复杂网络的社团发现算法,总体上运用了分而划之、合而聚之的思想,分别设计了层次折叠收缩算法、链状探测算法、高核节点聚类特征探测算法、中心节点算法,通过这些算法,大致可以找出Intemet基本的较小的功能组织结构,比如,层次折叠收缩算法可以探测到Intemet网络边

5、缘树状结构特征组织,链状探测算法可以探测到Intemet网络专线、BGP外部路由线路等链状的结构特征组织,高核节点聚类探测算法可以探测到网络中局部区域高核数节点相互聚类特征组织,中心节点算法可以探测到Intemet中心节点特征组织。通过这些探测算法,网络中的大部分节点都会被归类到相应的组织结构中去,可是还有一些少部分节点可能不在上述的几种特征组织内,上面的几种有针对性的探测算法就无法把它归类到相应的组织结构内,所以就把这些没有被探测到的每一个节点归为单独的组织结构(便于后续处理)。经过前面几步的处理,一个完整网络

6、拓扑的大大小小的组织结构就呈现出来,下一步就需要把这些大大小的网络组织结构合并成为一个个具有高内聚低耦合特征的社团,这就是合而聚之。可是要使合并后的网络的社团模块度达到最优化是一个NP难题,在时间复杂度和空间复杂度上都比较大,对于具有众多较小组织结构的网络的社团模块度寻优处理,本文设计的小社团合并算法采用贪婪算法来寻找局部最优的模块度,最终一个具有典型社团结构划分特征的网络拓扑浮出水面。本文设计的社团发现算法由一组多粒度社团发现算法混合而成,称之为AY算法。目前在IPV6网络的社团发现方面:就社团划分质量的主流衡

7、量标准模块度而言,AY算法微弱于fastunfoldingofcommunitiesinIargenetworks(简称FUOCILN)算法,在模块度评价方面,FUOCILN是目前国际上最优秀的算法这一,这也从侧面印证了AY算法在模块度评价标准上的优秀性;就多粒度特征而言,AY算法发现的社团内部包含多种不同粒度的互联网基本拓一11一万方数据东北大学硕士学住论文摘要扑结构,而FUOCILN算法发现的社团内部只有节点信息,AY算法的社团内部信息容量要远大于FUOCILN。对于互联网的社团可视化问题,传统的一些可视化算

8、法仅仅只能做到整个网络拓扑级别的可视化,社团结构的可视化特点并不明晰,针对这种问题,本文的可视化工作在参考传统节点布局方式的基础上全新构建节点布局,这种布局分为两个层次:整个网络的社团之间位置布局、每个社团的内部节点位置布局。其中,第一个层次又分两个小层次:其一,根据物理类比法,模拟物理系统环境,全自动布局社团节点;其二,在第一步完成之后,采用动态交互布局模式,如果第一步

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。