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基于时序网络节点嵌入的影响力最大化算法

中国科学：物理学、力学、天文学 2024年第3期54卷 65-76页

作者：詹秀秀谢晓雯张恺悦刘闯张子柯杭州师范大学复杂科学研究中心杭州311121 浙江大学传媒与国际文化学院杭州310058 浙江大学数字沟通研究中心杭州310058

随着互联网的高速发展,影响力最大化算法在病毒营销、谣言遏制等众多领域得到广泛应用,它旨在搜索一个指定规模的种子节点集,以实现影响力传播范围最大化.尽管已有许多影响力最大化算法被提出,复杂系统的时序特征却鲜有被纳入考量.为了... 详细信息

随着互联网的高速发展,影响力最大化算法在病毒营销、谣言遏制等众多领域得到广泛应用,它旨在搜索一个指定规模的种子节点集,以实现影响力传播范围最大化.尽管已有许多影响力最大化算法被提出,复杂系统的时序特征却鲜有被纳入考量.为了解决时序网络中的影响力最大化问题,本文提出了一种基于时序网络节点嵌入的影响力最大化算法(Micro-and Macro-based Clustering,MMC).该算法能够通过节点嵌入有效地学习时序网络中的微观和宏观维度上的动力学特征.基于嵌入向量,对时序网络进行簇聚类,以降低影响力最大化算法的复杂度,减小种子节点集间的影响力范围重叠,从而进一步提升算法的效果.为了验证MMC的有效性,本文在真实时序网络中进行了影响力传播实验与相似性比较.结果显示,相较于其他5种对比算法,MMC筛选出的种子节点在保证较好的传播效果的同时,能够跳出既有算法的框架.参数敏感性的分析表明,节点聚类过程有效地提升了算法效果.

关键词：影响力最大化时序网络节点嵌入簇聚类传播模型

基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法

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复杂系统与复杂性科学 2024年第1期21卷 20-27,42页

作者：洪成蒋沅严玉为余荣斌杨松青南昌航空大学信息工程学院南昌330063

为识别时序网络中的重要节点,提出基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法。受明显路径流网络模型的启发,该方法通过引入参数ω,融合节点在相邻时间快照的层间邻域拓扑信息,使用信息熵来刻画网络结构的复杂性,并且兼顾了相邻... 详细信息

为识别时序网络中的重要节点,提出基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法。受明显路径流网络模型的启发,该方法通过引入参数ω,融合节点在相邻时间快照的层间邻域拓扑信息,使用信息熵来刻画网络结构的复杂性,并且兼顾了相邻时间快照的全局拓扑信息。通过使用SIR传播模型、Kendall相关系数、以及Top-k指标来验证该方法的有效性与适用性,在6个真实数据集上与其他6种评估方法进行比较。实验结果表明,提出的方法能够更为有效的识别出时序网络中的重要节点,同时对重要性排名靠前的节点的识别更为准确;可根据时序网络的拓扑结构调整ω从而提升该方法的评估效果;该方法的时间复杂度仅为O(mn),适用于大型时序网络。

关键词：时序网络层间邻域节点重要性信息熵

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锚社区时序网络图生成算法

计算机科学 2024年第1期51卷 113-123页

作者：郑舒文王朝坤清华大学软件学院. 北京100084

图数据相关分析任务往往需要合成数据集来检验和评估算法的有效性和高效性。真实世界图数据不仅在拓扑上具有社区结构特征,还往往在时序上呈现出一定的演化特性,社区节点可能在锚定时间窗口内频繁交互。然而,现有合成方法存在一定局限... 详细信息

图数据相关分析任务往往需要合成数据集来检验和评估算法的有效性和高效性。真实世界图数据不仅在拓扑上具有社区结构特征,还往往在时序上呈现出一定的演化特性,社区节点可能在锚定时间窗口内频繁交互。然而,现有合成方法存在一定局限性。大多方法或仅关注网络中的社区结构,或仅关注网络中的时序信息,无法生成节点锚时频繁交互的社区。为克服此局限,提出了锚社区概念及定义以刻画社区内节点锚时频繁交互的特性;接着,基于分布概率生成模型提出了一般时序图生成算法;进一步地,提出了锚社区时序网络图生成算法(GTN-AC),不仅允许用户配置锚定时间窗口,还允许用户指定度数分布和时间戳分布。实验结果表明,相较于基准方法,GTN-AC能在保证较优生成质量的同时拥有较快的生成速度。

关键词：时序网络锚定时间窗口锚社区分布概率生成模型图生成

基于加权惩罚局部结构熵的时序网络重要节点识别

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复杂系统与复杂性科学 2024年

作者：余路粉孙文静潘文林张天军胡志涛聂腾涛云南民族大学数学与计算机科学学院云南民族大学电气信息工程学院

针对时序网络重要节点识别中节点的连接模式和活跃度随时间变化的问题以及节点周围网络结构的复杂性问题。本文提出了时序惩罚局部结构熵改进算法(TPLEA)识别重要节点，该方法结合了时间窗图模型和惩罚局部结构熵改进算法(PLEA)模型，... 详细信息

针对时序网络重要节点识别中节点的连接模式和活跃度随时间变化的问题以及节点周围网络结构的复杂性问题。本文提出了时序惩罚局部结构熵改进算法(TPLEA)识别重要节点，该方法结合了时间窗图模型和惩罚局部结构熵改进算法(PLEA)模型，并引入了节点的活跃度权重和度贡献率权重来确定节点的综合权重，最终得到各节点的重要性。在6个真实数据集上验证该方法的有效性和适用性，并对引入的权重因素进行消融实验。实验结果表明该方法能够有效的识别出时序网络中的重要节点，节点的综合权重因素对该方法的识别效果有较大影响。

关键词：时序网络惩罚局部结构熵改进算法活跃度贡献率最大连通分量肯德尔系数节点重要性

基于多层时序网络的机场网络特征与级联失效抗毁性研究

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基于多层时序网络的机场网络特征与级联失效抗毁性研究

作者：李虹屹中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

随着航空运输业的快速发展,机场网络的可靠性和抗风险能力越来越受到关注。由于数据可用性、信息技术和计算能力限制等原因,中国机场网络抗毁性既有研究大多采用静态复杂网络理论,忽略了节点和连边的时间属性,无法对网络动态行为进行深... 详细信息

随着航空运输业的快速发展,机场网络的可靠性和抗风险能力越来越受到关注。由于数据可用性、信息技术和计算能力限制等原因,中国机场网络抗毁性既有研究大多采用静态复杂网络理论,忽略了节点和连边的时间属性,无法对网络动态行为进行深入和精确的分析。为克服静态网络模型在对动态系统分析时,出现网络结构特性反映不全面和数据表达失真的问题,本文引入时间属性,提出了一种基于时序复杂网络理论的多层时序网络模型,以此对中国机场网络特征与级联失效抗毁性进行研究,最后运用线性递减惯性权重粒子群算法对机场网络抗毁性能力的提升进行研究,为中国机场网络结构分析和级联失效抗毁性提升提供了一个新的方法和思路。本文主要研究内容有:1.本文采用功率谱分析方法对机场航班数据的时间特征进行分析,求解航班数据的固有周期,为时序多层网络的网络层切片长度的确定提供理论依据。在此基础上建立二维深度时序邻接矩阵,构建机场多层时序网络模型,通过时序网络统计指标分析中国机场网络的拓扑结构,并对重要节点进行识别和排序,同时对异质节点产生的原因进行了分析。结果表明,航班数据的固有周期为24h,中国机场时序网络结构呈现出和静态网络相似的无标度网络特性,网络的平均时序距离值差距较大,最大值是最小值的6.06倍,通过对机场节点的中心性分析发现,机场节点时序度中心性和时序接近度中心性越高,时序介数中心性越大。但也存在部分异质点如ZWWW、ZBHH、ZGSZ,造成此情况的原因是机场所处的特殊地理位置和经济发展情况。2.以多层时序网络模型为基础,采用蓄意攻击、随机攻击和非完全信息攻击三类攻击策略(包含五种攻击方式)对中国机场网络进行仿真攻击。在此基础上,考虑级联失效效应,采用基于时间距离的负载重分配策略,以时序网络效率和时序最大联通子图为指标,得到多攻击策略下中国机场时序网络特征指标损失曲线,通过损失曲线分析中国机场网络的抗毁性。结果显示在三类攻击策略下,拐点出现时的攻击比例分别为7.4%、27.8%、8.2%,中国机场网络对于随机攻击表现出较强的抗毁性。3.针对受干扰区域机场级联失效抗毁性提升问题,本文采取对预先飞行计划进行优化,使各机场节点保持较高的对级联失效分配荷载的承接能力,从而提高机场网络在面对多种突发事件下应对级联失效的能力。通过采用线性递减惯性权重粒子群算法,以效率性、公平性、机场峰值三个目标来对预先飞行计划进行多目标优化,在提升算法的收敛速度的同时保证局部探索效率。以西南地区机场网络为例进行了实验,结果显示,优化后西南地区机场网络应对蓄意攻击、非完全信息攻击和随机攻击时,级联失效抗毁性分别提高了7.41%,11.11%和9.26%,有效提高了整体网络的抗毁性。

关键词：机场网络时序网络级联失效抗毁性分析多目标优化

基于D-S证据理论的时序网络节点重要性研究

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计算机与数字工程 2024年第2期52卷 423-426,442页

作者：张李林清张琨吕来水南京理工大学计算机科学与技术学院南京210000

特征向量中心性是衡量复杂网络节点重要性的有效方法之一,但时序网络特征向量中心性无法衡量节点的全局重要性。因此引入D-S证据理论,将每一时间层的节点重要性作为一个信息源,通过Dempster规则进行多源信息融合从而得到节点的全局重要... 详细信息

特征向量中心性是衡量复杂网络节点重要性的有效方法之一,但时序网络特征向量中心性无法衡量节点的全局重要性。因此引入D-S证据理论,将每一时间层的节点重要性作为一个信息源,通过Dempster规则进行多源信息融合从而得到节点的全局重要性。在Enron、Workspace实证网络数据集上的实验结果显示,基于D-S证据理论的时序网络特征向量中心性比其他方法的Spearman相关系数平均提高22.9%和21.8%,表明该方法能够有效地将时序网络特征向量中心性运用于衡量节点的全局重要性。

关键词：证据理论特征向量中心性节点重要性时序网络

基于信息融合理论的时序电力信息物理网络节点重要性评估

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云南电业 2024年第2期 1-7页

作者：赵莹廖雨欣刘凯知刘洋霍坤梁舒文翔朱志勋云南电网有限责任公司昆明供电局云南昆明650011

时序网络可以更加准确地描述电力信息物理(Cyber Physical Power System,CPPS)网络中电力网节点和信息网节点在时空演化过程中的关联关系,为辨识时序CPPS网络中电力网的重要节点,本文分别从网络拓扑和信息融合的角度,对时序CPPS网络中... 详细信息

时序网络可以更加准确地描述电力信息物理(Cyber Physical Power System,CPPS)网络中电力网节点和信息网节点在时空演化过程中的关联关系,为辨识时序CPPS网络中电力网的重要节点,本文分别从网络拓扑和信息融合的角度,对时序CPPS网络中的关键节点进行识别,并基于时序动力学SIR模型验证识别结果的准确性.首先,基于时序网络关联度矩阵建立时序信息融合模型,并定义时序关联度指标识别时序CPPS网络的重要节点;其次,基于时序CPPS网络的层间时序耦合关系,依据静态CPPS网络节点重要性特征指标的评估方法,定义时序CPPS网络节点重要性时序特征指标对节点重要性进行排序;最后,通过时序SIR模型验证时序网络节点重要性评估的准确性以及时序关联度指标的有效性.结果表明,基于时序网络的时序关联度重要节点评估方法科学有效.

关键词：时序网络时序CPPS网络时序特征指标时序关联度

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时序网络构建的理论和方法

控制与决策 2023年第6期38卷 1473-1490页

作者：李阿明侯谷庾王龙北京大学工学院北京100871 北京大学人工智能研究院北京100871 北京大学前沿交叉学科研究院北京100871

20世纪末复杂网络小世界与无标度特性的发现,使多类复杂系统的结构特性、动力学、决策与控制在21世纪初得到了前所未有的关注与发展.鉴于复杂网络在刻画复杂系统拓扑结构方面的有效性,首先介绍构建具有典型特征静态复杂网络的重要模型... 详细信息

20世纪末复杂网络小世界与无标度特性的发现,使多类复杂系统的结构特性、动力学、决策与控制在21世纪初得到了前所未有的关注与发展.鉴于复杂网络在刻画复杂系统拓扑结构方面的有效性,首先介绍构建具有典型特征静态复杂网络的重要模型与方法,这些模型与方法使复杂网络的构建不再依赖有限且高成本的个体真实交互数据,为多领域研究人员探讨相关科学问题提供了便利条件.其次,随着高精度海量群体交互数据构建采集能力的不断提升,构建随时间演化的动态时序复杂网络成为可能,作为时序网络的一个典型特征,个体交互的时间间隔往往呈现幂律分布,即具有爆发特性,这种爆发特性可显著改变系统中的信息传播、博弈决策过程,鉴于此,总结对真实个体交互数据进行幂律分布定量检验的参数估计方法,介绍泊松过程与排队系统,给出几类时序网络构建的理论与方法.

关键词：复杂系统复杂网络时序网络幂律分布无标度特性爆发特性

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时序多层网络熵值结构洞节点重要性建模

浙江大学学报（工学版） 2023年第4期57卷 719-725,734页

作者：胡钢牛琼王琴许丽鹏任勇军安徽工业大学、复杂系统多学科管理与控制安徽普通高校重点实验室安徽马鞍山243032 安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243032 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044

分析动态多层复杂网络时空演化过程中的网络节点重要性序结构,提出时序多层网络熵值结构洞节点重要性辨识模型.分析时序网络节点局部信息熵的属性与节点全局K-shell信息集结偏好信息熵.依据复杂网络结构洞系数,提出节点熵值结构洞节点... 详细信息

分析动态多层复杂网络时空演化过程中的网络节点重要性序结构,提出时序多层网络熵值结构洞节点重要性辨识模型.分析时序网络节点局部信息熵的属性与节点全局K-shell信息集结偏好信息熵.依据复杂网络结构洞系数,提出节点熵值结构洞节点重要性辨识模型.时序化处理节点演化信息,提出节点重要性时序网络计算模型.通过SIR模型检验节点传播效率,开展实证网络仿真.本文的时序多层网络节点演化重要性排序结果与经典时序网络模型相比,Kendall值有了显著的提高.

关键词：熵值结构洞 K壳时序网络节点重要性