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《基于cernet復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論實(shí)證的研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要在現(xiàn)實(shí)世界中，存在著許多巨大而復(fù)雜的系統(tǒng)，例如WWW網(wǎng)絡(luò)，Intemet，電力網(wǎng)絡(luò)，交通網(wǎng)，新陳代謝網(wǎng)，演員合作網(wǎng)等，這些復(fù)雜系統(tǒng)都可以用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來表示，系統(tǒng)中的個(gè)體由點(diǎn)來表示，個(gè)體之間的關(guān)系由邊來表示。通過繪制網(wǎng)絡(luò)圖，我們可以看到各種系統(tǒng)的復(fù)雜特性和很多相似之處，這些相似之處主要表現(xiàn)在一般的連接度呈冪律分布，較高的集聚系數(shù)以及較短的平均路徑。這些共性引起了科學(xué)工作者的極大興趣，并掀起了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究浪潮。本文首先介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究背景和意義以及復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀，并將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)所涉及的基本概念做了較為詳細(xì)地解釋。然后針對中國教科網(wǎng)進(jìn)行了實(shí)證
2、研究，分析其形成與演化機(jī)制并進(jìn)行模擬。本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下：1．設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)WWW數(shù)據(jù)收集工具?，F(xiàn)在多數(shù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集工具(網(wǎng)絡(luò)爬蟲，webspider)都是專用于某一特定需求，而符合WWW復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究需求的工具則極少，為此我們專門設(shè)計(jì)了一個(gè)WWW網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)探索與收集工具。該工具使用網(wǎng)絡(luò)圖的遍歷算法搜索網(wǎng)絡(luò)中符合規(guī)則的節(jié)點(diǎn)與鏈接邊。經(jīng)過實(shí)踐驗(yàn)證，采用多線程技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲擁有較高的效率。2．計(jì)算并分析教科網(wǎng)數(shù)據(jù)。本文首先編寫了計(jì)算軟件，然后利用該軟件計(jì)算得出教科網(wǎng)數(shù)據(jù)的度分布，平均最短路徑，聚集系數(shù)和介數(shù)，并根據(jù)計(jì)算得出的數(shù)據(jù)對教科網(wǎng)數(shù)據(jù)
3、度分布，平均最短路徑，聚集系數(shù)和介數(shù)的特征和形成演化機(jī)制進(jìn)行了分析。分析結(jié)果表明教科網(wǎng)度分布擁有冪律特征，各種節(jié)點(diǎn)度的統(tǒng)計(jì)特征明顯，平均最短路徑和聚集系數(shù)顯示教科網(wǎng)擁有小世界特征和高度聚集特征，是典型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，而對介數(shù)的統(tǒng)計(jì)表明少數(shù)節(jié)點(diǎn)和邊上集中了極大的介數(shù)，揭示了教科網(wǎng)少數(shù)節(jié)點(diǎn)高度的重要性和樞紐性。3．對教科網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模與模擬。根據(jù)教科網(wǎng)節(jié)點(diǎn)與邊的特征與形成演化機(jī)制，本文在BA無標(biāo)度模型的基礎(chǔ)上拓展出有向網(wǎng)絡(luò)模擬方法，并使用該模擬方法根據(jù)教科網(wǎng)的拓?fù)涮卣鹘⒘艘粋€(gè)有向復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的演化模型，利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行了模擬，經(jīng)過對模型參數(shù)多次調(diào)整，模擬結(jié)
4、果與實(shí)際數(shù)據(jù)比較接近，有較高的理論參考價(jià)值。最后，本文指出了不足之處和進(jìn)一步的研究方向。關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；CERNET；演化機(jī)制；冪律分布；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
