社会网络中基于随机游走的名称消歧算法

社会网络分析方法(总结)

社会网络分析方法 SNA分析软件 ●第一类为自由可视化SNA 软件，共有Agna 等9 种软件，位于图1 的右上角，这类软件可以自 由下载使用，成本低，但一般这类软件的一个共同缺点是缺乏相应的如在线帮助等技术支持； ●第二类为商业可视化SNA 软件，如InFlow 等3种，这类软件大都有良好的技术支持；（3）第 三类为可视化SNA 软件，如KliqFinder 等4 种，这类软件一般都是商业软件，但他们都有可以通过下载试用版的软件，来使用其中的绝大部分功能 ●第四类为自由非可视化SNA 软件，如FATCAT 等7 种，这类软件的特点是免费使用，但对SNA 的分析结果以数据表等形式输出，不具有可视化分析结果的功能； ●第五类为商业非可视化SNA 软件，只有GRADAP 一种，该软件以图表分析为主，不具有可 视化的功能。在23 种SNA 软件中，有16 种SNA 软件，即近70%的SNA 软件，具有可视化功能。 SNA分析方法 使用SNA 软件进行社会网络分析时，一般需要按准备数据、数据处理和数据分析三个步骤进行。尽管因不同的SNA 软件的具体操作不同，但这三个步骤基本是一致的。 1.准备数据，建立关系矩阵 准备数据是指将使用问卷或其他调查方法，或直接从网络教学支撑平台自带的后台数据库中所获得的用于研究的关系数据，经过整理后按照规定格式形成关系矩阵，以备数据处理时使用。这个步骤也是SNA 分析的重要的基础性工作。SNA 中共有三种关系矩阵：邻接矩（AdjacencyMatrix）、发生阵（Incidence Matrix）和隶属关系矩阵（Affiliation Matrix）。邻接矩阵为正方阵，其行和列都代表完全相同的行动者，如果邻接矩阵的值为二值矩阵，则其中的“0”表示两个行动者之间没有关系，而“1”则表示两个行动者之间存在关系。然而我们

社会网络分析法

第十三章社会网络分析法 近几十年来社会网络分析法有了迅速的发展，它已被“泛应用到了社会学、政治学、人类学和社会政策研究等多个领域。本章我们将侧重介绍社会网络分析法的基本概念、历史、主要分析技术及其应用。 第一节社会网络分析的概念 一、什么是社会网络分析 网络指的是各种关联，而社会网络(social network)即可简单地称为社会关系所构成的结构。故从这一方面来说，社会网络代表着一种结构关系，它可反映行动者之间的社会关系。构成社会网络的主要要素有： 行动者(actor)：这里的行动者不但指具体的个人，还可指一个群体、公司或其他集体性的社会单位。每个行动者在网络中的位置被称为“结点(node)”。 关系纽带(relational tie)：行动者之间相互的关联即称关系纽带。人们之间的关系形式是多种多样的，如亲属关系、合作关系、交换关系、对抗关系等，这些都构成了不同的关系纽带。 二人组(dyad)：由两个行动者所构成的关系。这是社会网络的最简单或最基本的形式，是我们分析各种关系纽带的基础。 二人组(triad)：由三个行动者所构成的关系。 子群(subgroup)：指行动者之间的任何形式关系的子集。 群体(group)：其关系得到测量的所有行动者的集合。 社会网络分析是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。它又被称结构分析(structural analysis)，因为它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会)所构成的社会关系的结构及其属性。 从这个意义上说，社会网络分析不仅是对关系或结构加以分析的一套技术，还是一种理论方法——结构分析思想。因为在社会网络分析学者看来，社会学所研究的对象就是社会结构，而这种结构即表现为行动者之间的关系模式。社会网络分析家B·韦尔曼(Barry Wellman)指出：“网络分析探究的是深层结构——隐藏在复杂的社会系统表面之下的一定的网络模式。”例如，网络分析者特别关注特定网络中的关联模式如何通过提供不同的机会或限制，从而影响到人们的行动。 韦尔曼指出，作为一种研究社会结构的基本方法，社会网络分析具有如下基本原理： 1．关系纽带经常是不对称地相互作用着的，在内容和强度上都有所不同。 2．关系纽带间接或直接地把网络成员连接在一起；故必须在更大的网络结构背景中对其加以分析。 3．社会纽带结构产生了非随机的网络，因而形成了网络群(network clusters)、网络界限和交叉关联。

网络社区划分算法

网络社区划分算法 目录 ? 1 简介 ? 2 构建一个点击流网络 ? 3 网络社区划分的两种主要思路：拓扑分析和流分析 ? 4 拓扑分析 o 4.1 计算网络的模块化程度Q-Modularity o 4.2 计算网络的连边紧密度Edge betweenness o 4.3 计算网络拉普拉斯矩阵的特征向量Leading eigenvector o 4.4 通过fast greedy方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 o 4.5 通过multi level方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 ? 5 流分析 o 5.1 随机游走算法Walk Trap o 5.2 标签扩散算法label propagation o 5.3 流编码算法 the Map Equation o 5.4 流层级算法 Role-based Similarity ? 6 总结 使用许多互联网数据，我们都可以构建出这样的网络，其节点为某一种信息资源，如图片，视频，帖子，新闻等，连边为用户在资源之间的流动。对于这样的网络，使用社区划分算法可以揭示信息资源之间的相关性，这种相关性的发现利用了用户对信息资源的处理信息，因此比起单纯使用资源本身携带的信息来聚类（例如，使用新闻包含的关键词对新闻资源进行聚类），是一种更深刻的知识发现。 假设我们手头有一批用户在一段期间访问某类资源的数据。为了减少数据数理规模，我们一般只考虑最经常被访问的一批资源。因此在数据处理中，我们考虑UV（user visit）排名前V的资源，得到节点集合|V|，然后对于一个用户i在一段时间（例如一天）访问的资源，选择属于|V|的子集vi。如果我们有用户访问资源的时间，就可以按照时间上的先后顺序，从vi中产生vi-1条有向边。如果我们没有时间的数据，可以vi两两间建立联系，形成vi(vi-1)/2条无向边。因为后者对数据的要求比较低，下文中，暂时先考虑后者的情况。对于一天的n个用户做这个操作，最后将得到的总数为的连边里相同的边合并，得到|M|个不同的边，每条边上都带有权重信息。这样，我们就得到了V个节点，M条边的一个加权无向网络，反应的是在一天之用户在主要的信息资源间的流动情况。在这个网络上，我们可以通过社区划分的算法对信息资源进行分类。

网络社区划分方法及评价

网络社区划分方法及评价 【摘要】网络社区结构是社会网络最普遍和最重要的拓扑属性之一，其特点是，同一社区内的节点连接密集，不同社区间的节点连接稀疏。揭示网络社区结构对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义，在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用。本文主要从网络社区划分的起源、常见的社区划分方法及社区评价准则等三个方面介绍网络社区划分研究的相关工作。 【关键词】复杂网络；网络社区；社区划分；社会网络分析；社区的评价；局部社区划分 0.引言 网络科学将系统内部的各个元素作为节点，元素之间的关系视为连接，那么系统就构成了一个具有复杂连接关系的网络。然而，近几年的实证研究表明，这些看似毫不相干的且形态各异的真实系统的拓扑抽象都具有某些共同的拓扑性质，如小世界与无标度特性等等。由于它们所表现出来的拓扑性质与随机网络、规则网络等有着天壤之别，且节点众多，因此被称为复杂网络。目前，复杂网络成为技术、生物乃至社会各类复杂系统的非常一般的抽象方法与描述骨架，相关研究成为重要的学科交叉研究前沿。 所谓社区(community)即指网络的内聚子图，其基本特征表现为子图内部链接丰富，不同子图之间连接相对稀少。 1.常见网络社区划分方法 1.1基于优化思想的算法 基于优化思想的算法将复杂网络社区划分转化为优化问题，通过最优化预定义的目标函数来计算复杂网络的社区结构。比如K-L算法、谱平分法、随机游走(Random Walks)算法和派系过滤(CMP)算法等。这些算法的突出优点是速度比较快，效率显著。但是缺点也很突出，这一类算法都需要知道网络社区的数目，甚至KL算法还需要知道每个社区中各有多少节点，才能正确划分。这显然不适于网络未知社区的探索。 1.2社会网络分析方法 源于社会网络分析中寻找社区结构的传统算法，主要基于分级聚类思想，按照各个节点之间连接的相似性或者强度，把网络自然地划分为各个子群。其具体实现方式又有两种：其一是往网络中添加边，即凝聚方法(agglomerative method)；其二是又从网络中移除边，即分裂方法(divisive method)。凝聚方法的基本思想是基于网络中节点某种相似性分层进行聚类的。初始时，每个节点为一个社区，然

路由算法分类比较

路由算法是路由协议必须高效地提供其功能，尽量减少软件和应用的开销。 路由器使用路由算法来找到到达目的地的最佳路由。 关于路由器如何收集网络的结构信息以及对之进行分析来确定最佳路由，有两种主要的路由算法：总体式路由算法和分散式路由算法。采用分散式路由算法时，每个路由器只有与它直接相连的路由器的信息——而没有网络中的每个路由器的信息。这些算法也被称为DV（距离向量）算法。采用总体式路由算法时，每个路由器都拥有网络中所有其他路由器的全部信息以及网络的流量状态。这些算法也被称为LS（链路状态）算法。 收敛是在最佳路径的判断上所有路由器达到一致的过程。当某个网络事件引起路由可用或不可用时，路由器就发出更新信息。路由更新信息遍及整个网络，引发重新计算最佳路径，最终达到所有路由器一致公认的最佳路径。收敛慢的路由算法会造成路径循环或网络中断。 路由算法的核心是路由选择算法，设计路由算法时要考虑的技术要素有： 1、选择最短路由还是最佳路由； 2、通信子网是采用虚电路操作方式还是采用数据报的操作方式； 3、采用分布式路由算法还是采用集中式路由算法； 4、考虑关于网络拓扑、流量和延迟等网络信息的来源； 5、确定采用静态路由还是动态路由。 各路由算法的区别点包括：静态与动态、单路径与多路径、平坦与分层、主机智能与路由器智能、域内与域间、链接状态与距离向量。 链接状态算法（也叫做短路径优先算法）把路由信息散布到网络的每个节点，不过每个路由器只发送路由表中描述其自己链接状态的部分。 距离向量算法（也叫做 Bellman-Ford算法）中每个路由器发送路由表的全部或部分，但只发给其邻居。 也就是说，链接状态算法到处发送较少的更新信息，而距离向量算法只向相邻的路由器发送较多的更新信息。 metric是路由算法用以确定到达目的地的最佳路径的计量标准，如路径长度。

2020年计算机四级网络工程师复习要点：路由选择算法的分类(最新)

2020年计算机四级网络工程师复习要点：路由选择算法的分类 在INTERNET中，路由器采用表驱动的路由选择算法。路由表存储了可能的目地地址与如何到达目的地址的信息。 报考路由选择算法也称为自适应路由选择算法，其特点是能较好地适应网络状态的变化，但实现起来较为复杂，开销也比较大。路由表可以分为静态路由表和报考路由表： 1、静态路由表：是由人工方式建立的，网络管理人员将每一个目的地址的路径输入到路由表中。网络结构发生变化时，路由表无法自动地更新。 2、报考路由表：大型互联网网络通常采用报考路由表。在网络系统运行时，系统将自动运行报考路由选择协议，建立路由表。 一个自治系统重要的特点就是它有权决定在本系统内应采用何种路由选择协议。自治系统内部的路由选择称为域内路由选择，自治系统之间的路由选择称为域间路由选择。作为一个自治系统，其核心是路由寻址的“自治”。 INTERNET将路由选择协议分为两大类：内部网关协议IGP和外部网关协议EGP。 内部网关协议是在一个自治系统内部使用的路由选择协议，这与INTERNET 中其他自治系统选用什么路由选择协议无关。目前内部网关协议主要有：路由信息协议RIP和开放短路径优先协议OSPF。外部网关协议主要是边界网关协议BGP，路由选择算法和路由选择协议在概念上是不同的。网络上的主机、路由器通过路由选择算法去形成路由表，以确定发送分组的传输路径。而路由选择协议是路由器用来完成路由表建立和路由信息更新的通信协议。 路由信息协议是内部网关协议中使用广泛的一种协议，它是一种分布式、基于距离向量的路由选择协议，其特点是协议简单。路由信息协议是用于TCP/IP 系统和其他网络环境的距离矢量路由选择协议。路由信息协议RIP适用于相对较小的自治系统，它们的直径“跳数”一般小于15.因为每一个自治系统里的路由器都要与同一系统里的其他路由器交换路由表信息，当内部路由器的数目增加时，网络的RIP信息交换量会大幅度地增加。 短路径优先协议OSPF的主要特点： 1、使用分布式链路状态协议，而RIP使用距离向量协议。 2、OSPF协议要求路由器发送的信息是本路由器与哪些路由器相邻，以及链路状态的度量。链路状态度量主要是指费用、距离、延时、带宽等。

D2D网络中基于强化学习的路由选择与资源分配算法研究

D2D网络中基于强化学习的路由选择与资源分配算法研究 随着通信网络的发展,终端直连通信技术(Device-to-Devic,D2D)被广泛关注,它的应用将满足用户日益增长的流量需求。然而,D2D技术的引入使得蜂窝网络内部的干扰冲突加剧,用户难以满足服务质量(Quality-of-Service,QoS)的需求。 一些传统算法基于网络“抓拍”信息可以计算得到各采样时刻的网络控制策略,却难以适应复杂多变、高度动态的网络环境。因此,本文着手于动态环境下的D2D网络中的通信问题进行了深入地研究,并结合正在兴起的机器学习技术,提出了更加智能化的解决方案。 在本文中我们将分别研究“多跳D2D网络”与“D2D直连通信”两类D2D应用场景的通信问题,提出了在两种场景下基于强化学习的在线学习方法,从而解决多跳网络中的路由问题与D2D直连网络中的资源分配问题。而随着问题复杂程度的增加,强化学习算法也相应由浅入深。 在路由问题中,因问题复杂程度较低,我们利用传统强化学习算法中的值迭代算法求解,而在资源分配问题中因问题规模变大,本文依次提出了基于深度Q 学习(Deep Q-Learning,DQN)的资源分配算法和深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)的资源分配算法分别解决了问题中状态空间连续与动作空间连续的问题,而这两种算法都是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)中的经典算法。在多跳D2D网络路由问题中,我们考虑了三类随网络动态变化的QoS指标,并利用值迭代算法求解,同时提出了分布式的强化学习算法解决了集中式算法学习周期过长的问题。 仿真发现,在动态环境中,所提算法在性能与时间复杂度方面相较于传统算

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介 UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一起的还有Pajek、Mage和NetDraw 等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage 和KrackPlot等软件作图。UCINET包含大量包括探测凝聚子群（cliques, clans, plexes）和区域（components, cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。UCINET还包含为数众多的基于过程的分析程序，如聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。此外，UCINET 提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。 Pajek简介 Pajek 是一个特别为处理大数据集而设计的网络分析和可视化程序。Pajek可以同时处理多个网络，也可以处理二模网络和时间事件网络（时间事件网络包括了某一网络随时间的流逝而发生的网络的发展或进化）。Pajek提供了纵向网络分析的工具。数据文件中可以包含指示行动者在某一观察时刻的网络位置的时间标志，因而可以生成一系列交叉网络，可以对这些网络进行分析并考察网络的演化。不过这些分析是非统计性的；如果要对网络演化进行统计分析，需要使用StOCNET 软件的SIENA模块。Pajek可以分析多于一百万个节点的超大型网络。Pajek提供了多种数据输入方式，例如，可以从网络文件（扩展名NET）中引入ASCII格式的网络数据。网络文件中包含节点列表和弧/边（arcs/edges）列表，只需指定存在的联系即可，从而高效率地输入大型网络数据。图形功能是Pajek的强项，可以方便地调整图形以及指定图形所代表的含义。由于大型网络难于在一个视图中显示，因此Pajek会区分不同的网络亚结构分别予以可视化。每种数据类型在Pajek中都有自己的描述方法。Pajek提供的基于过程的分析方法包括探测结构平衡和聚集性（clusterability），分层分解和团块模型（结构、正则对等性）等。Pajek只包含少数基本的统计程序。 NetMiner 简介 NetMiner 是一个把社会网络分析和可视化探索技术结合在一起的软件工具。它允许使用者以可视化和交互的方式探查网络数据，以找出网络潜在的模式和结构。NetMiner采用了一种为把分析和可视化结合在一起而优化了的网络数据类型，包括三种类型的变量：邻接矩阵（称作层）、联系变量和行动者属性数据。与Pajek和NetDraw相似，NetMiner也具有高级的图形特性，尤其是几乎所有的结果都是以文本和图形两种方式呈递的。NetMiner提供的网络描述方法和基于过程的分析方法也较为丰富，统计方面则支持一些标准的统计过程：描述性统计、ANOVA、相关和回归。 STRUCTURE 简介 STRUCTURE 是一个命令驱动的DOS程序，需要在输入文件中包含数据管理和网络分析的命令。STRUCTURE支持五种网络分析类型中的网络模型：自主性（结构洞分析）、凝聚性（识别派系）、扩散性、对等性（结构或角色对等性分析和团块模型分析）和权力（网络中心与均质分析）。STRUCTURE提供的大多数分析功能是独具的，在其他分析软件中找不到。MultiNet简介 MultiNet 是一个适于分析大型和稀疏网络数据的程序。由于MultiNet是为大型网络的分析而专门设计的，因而像Pajek那样，数据输入也使用节点和联系列表，而非邻接矩阵。对于分析程序产生的几乎所有输出结果都可以以图形化方式展现。MultiNet可以计算degree, betweenness, closeness and components statistic，以及这些统计量的频数分布。通过MultiNet，可以使用几种本征空间（eigenspace）的方法来分析网络的结构。MultiNet包含四种统计技术：交叉表和卡方检验，ANOVA，相关和p*指数随机图模型。

网络社区划分算法

网络社区划分算法 目录 ?1简介 ?2构建一个点击流网络 ?3网络社区划分的两种主要思路：拓扑分析和流分析 ?4拓扑分析 o 4.1计算网络的模块化程度Q-Modularity o 4.2计算网络的连边紧密度Edge betweenness o 4.3计算网络拉普拉斯矩阵的特征向量Leading eigenvector o 4.4通过fast greedy方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 o 4.5通过multi level方法搜索网络模块化程度Q-Modularity的最大值 ?5流分析 o 5.1随机游走算法Walk Trap o 5.2标签扩散算法label propagation o 5.3流编码算法 the Map Equation o 5.4流层级算法 Role-based Similarity ?6总结 []简介 使用许多互联网数据，我们都可以构建出这样的网络，其节点为某一种信息资源，如图片，视频，帖子，新闻等，连边为用户在资源之间的流动。对于这样的网络，使用社区划分算法可以揭示信息资源之间的相关性，这种相关性的发现利用了用户对信息资源的处理信息，因此比起单纯使用资源本身携带的信息来聚类（例如，使用新闻包含的关键词对新闻资源进行聚类），是一种更深刻的知识发现。 假设我们手头有一批用户在一段期间内访问某类资源的数据。为了减少数据数理规模，我们一般只考虑最经常被访问的一批资源。因此在数据处理中，我们考虑UV（user visit）排名前V的资源，得到节点集合|V|，然后对于一个用户i在一段时间内（例如一天）内访问的资源，选择属于|V|的子集vi。如果我们有用户访问资源的时间，就可以按照时间上的先后顺序，从vi中产生vi-1条有向边。如果我们没有时间的数据，可以vi两两间建立联系，形成vi(vi-1)/2条无向边。因为后者对数据的要求比较低，下文中，暂时先考虑后者的情况。对于一天内的n个用户做这个操作，最后将得到的总数为的连边里相同的边合并，得到|M|个不同的边，每条边上都带有权重信息。 这样，我们就得到了V个节点，M条边的一个加权无向网络，反应的是在一天之内用户在主要的信息资源间的流动情况。在这个网络上，我们可以通过社区划分的算法对信息资源进行分类。

社会网络分析报告的应用

7、社会网络分析的应用 一、国外的应用 社会网络分析萌芽于20世纪30年代，形成于60年代，从1980年以后，关于社会网络分析的论文显著增长。国外的应用研究主要集中在社会科学、家庭关系、交通运输、健康和医疗以及传染病传播机制等方面。 在情报学领域，国外的研究主要集中在两个方面:合著网络的研究和引文网络的研究。 (一)合著网络研究 1.Liuxiaoming，BollenJohan等人利用ACM和IEEE的数字图书馆会议文献建立了作者合著网络，利用中心性分指标析该合著网络，研究表明了PageRank和AuthorRank在合著网络研究中的重要性和优势。 2.M.E.J.Newman利用社会网络分析法对物理学、生物学和计算机科学三种学科的作者建立起了论文合著网络，分析了不同学科作者合著网络类型的区别和特点。 3.Logan和Pao则致力于研究如何使用社会网络分析法寻找出某一个领域的最核心作者。 (二)引文网络研究 主要应用于信息资源研究中，对文献之间的引用、共引的研究。 1.HENRY KREUZMAN进行了哲学学科62位代表作者的引文网络研究，揭示了哲学科学和认知论之间的联系。 2.HowardD.white专门探讨了社会网络结构和引文网络之间的在联

系。 3.学者们提出了二值矩阵和赋值矩阵，还构建同被引网络的研究方法，用来分析同被引情况。 二、.国的应用 国的社会网络分析己被运用到合著和引文网络研究、竞争情报、知识管理、网络信息资源评价以及图书馆资源配置等众多领域。 （一）合著网络研究 1.亮，朱庆华等选取《情报学报》1998一2005年之间的合著者为研究对象，对合著网络进行中心性分析、凝聚子群分析和核心--边缘分析的实证研究。 2.蓓，袁毅等选取中国期刊网里情报学、情报工作栏目下的所有作者为研究对象，进行社会网络分析，并做了团队合作的时序变化研究。 3.鲍，朱庆华等选取了CSSCI数据库里近十年以来的全部情报学领域的论文进行社会网络分析研究，在合著网络分析中，对“小团体”的形成机制进行了研究。 (二)引文网络研究 社会网络引文分析方法与引文分析家所使用的方法是一致的并扩展了它的研究方法，主要分为作者引文研究和期刊引文研究。 1.徐媛媛，朱庆华以参考咨询领域的32名高被引作者为研究对象，运用社会网络分析法从密度、中心度和凝聚子群方面进行研究。 2.邱均平教授对编辑出版类期刊进行引文网络分析，结果说明期刊同被引方法应用于确定核心期刊是有效的。他在后来对图书馆学情报学

5计算机网络复习提纲-第五章

第5章网络层 5.1网络层概述 网络层负责数据包经过多条链路、由信源到信宿传递过程，并保证每个数据包能够成功和有效率地从出发点到达目的地。为实现端到端的传递，网络层提供了两种服务：线路交换和路由选择。线路交换是在物理链路之间建立临时的连接，每个数据包都通过这个临时链路进行传输；路由选择是选择数据包传输的最佳路径，在这种情况下，每个数据包都可以通过不同的路由到达目的地，然后再在目的地重新按照原始顺序组装起来。 网络层是通信子网的最高层，对上层用户屏蔽了子网通信的细节，如子网类型、拓扑结构、子网数目，向上层提供一致的服务、统一的地址。 5.1.1网络层功能 (1)为传输层提供建立、维持和释放网络连接的手段，完成路由选择、拥塞控制、网络

互联等功能。 (2)根据传输层的要求选择网络服务质量。服务质量的参数主要包括：残留差错率、服 务可用性、可靠性、吞吐量、传输延迟等。 (3)对数据传输过程实现流量控制、差错控制以及顺序控制。 (4)提高资源子网主机节点与通信子网的接口，向传输层提供虚电路服务和数据报服务。 网络层的主要功能是完成网络中主机间的报文传输，其关键问题之一是使用数据链路层服务将每个报文从源端传输到目的端。 基本功能：实现端到端的网络连接，屏蔽不同子网技术的差异，向上层提供一致的服务。 主要功能： 路由选择和转发 通过网络连接在主机之间提供分组交换功能 分组的分段与成块，差错控制、顺序化、流量控制

5.1.2网络层服务的特点 网络层的服务有如下特点： (1)最重要的特点是无连接 (2)服务是不可靠的，传送过程中可能延迟、不按顺序到达或者丢失等 (3)服务是尽力而为的。 网络层实现这种无连接服务的分组传送机制称为网际协议，通称IP协议。 网络层服务应遵循以下三个原则： (1)服务应与通信子网技术无关。 (2)通信子网的数量、类型和拓扑结构对传输层是隐蔽的。 (3)传输层能获得的网络地址应采用统一的编号形式，即使跨越多个LAN和WAN。 5.2路由算法 路由算法是网络层软件的一部分，它负责确定一个进来的分组应该被传送到哪条输出线路上。 5.2.1路由算法选择的参考标准 路由算法选择有以下参考标准： (1)正确性：沿着路由表所指引的路由，分组一定能够传输到最终到达的目的网络和目 的主机。

二部图社区划分算法的实现与验证

二部图社区划分算法的实现与验证 2015年6月

摘要 二分网络是复杂网络的网络表现形式之一，二部图是描述二分网络的工具。对于二分网络的社区划分研究通常用以下方法：一种方法是把二分网络以无权投影或加权投影的方式投影到单分网络中进行社区划分。但是这种方法有个缺点：它会把原始二分网络上的一部分信息丢失，导致实验结果不准。另一种方法是直接在二分网络上进行网络社区划分，这种方法很好的避免了上一种方法中投影造成的实验误差。 PageRank算法是Google的网页排序算法，是Google用来衡量网页的重要性的算法，该算法根据人们对这个网页的点击率来衡量网页的受欢迎程度从而得出该网页的排序，该算法是随机游走理论的一个典型应用模型。 对二分网络单侧节点进行社区划分的研究是具有重要的实际意义的。基于能量在网络中的转移概率和模块度思想，本文将PageRank算法用于二分社交网络的社区发现中，具体内容是利用二分社交网络节点间的连接关系，构造PageRank算法适用的概率转移矩阵，并利用不同维度的两个PageRank矩阵的联合运算，实现对二部图中单侧节点的社区划分，并计算出Q值。该算法通过模拟能量在网络中转移的过程，利用各个节点的能量在网络中转移后收到的其他节点的能量作为社区之间合并的依据，并用模块度作为判断社区划分好坏程度的标准。最后将PR算法用于典型网络（南非妇女网络）上测试。 关键词：二分网络；PR算法；模块度；随机游走理论；社区划分

Abstract Bipartite network is one form of the network performance in complex networ- ks,bipartite figure is a tool of describing bipartite network.For the research of bipartite net- work community division,there are usually two ways.One way is to divide the bipartite network into the one-mode network in the form of a unweighted projection or weighted projection for community division.However,this method come with a disadvantage:it will lose some information of the orginal bipartite network,which leads to the experimental results inaccurate.Another way is to divide the network community directly on the bipartite net- work.This method can avoid the error caused by the first method. PageRank algorithm is a page ranking algorithm which Google used to measure the importance of web page algorithm.It can measure webpage popularity according to the web hits and get the page ranking.This algorithm is a typical application model of random walk theory. The research on the community division of the unilateral nodes in bipartite network has very important practical significance.Based on energy transfer probability in the network and modularity thought,this article use PageRank algorithm for bipartite social network community discovery,specific content is using the bipartite social connection relationship between network nodes to construct the probability transfer matrix for PageRank algorithm.By using different dimensions of two PageRank matrix for compu- tation to realize the unilateral nodes in the bipartite figure community division and cal- culate Q value.This algorithm simulate the energy transfer process in the network,take the energy of each node in the network transfer energy received after other nodes as the basis of merger,use modularity as the judgement of community division.At last,the PageRank algorithm is used for testing in the typical network(south Africa women’s network). Keywords: bipartite network; PR algorithm; modularity; random walk theory; community division

复杂网络社区结构划分方法

复杂网络社区结构划分方法 已有 3661 次阅读2009-4-30 08:38|个人分类:科研笔记|系统分类:科研笔记|关键词:网络，系统，复杂网络，社区结构，聚类，划分方法 随着对网络性质的物理意义和数学特性的深入研究，人们发现许多实际网络都具有一个共同性质，即社区结构。也就是说，整个网络是由若干个“社区”或“组”构成的。每个社区内部的结点间的连接相对非常紧密，但是各个社区之间的连接相对来说却比较稀疏[1][2]。揭示网络的社区结构，对于深入了解网络结构与分析网络特性是很重要的。如社会网络中的社区代表根据兴趣和背景而形成的真实的社会团体；引文网络中的社区代表针对同一主题的相关论文；万维网中的社区就是讨论相关主题的若干网站[3]；而生物化学网络或者电子电路中的网络社区可以是某一类功能单元[4][5]。发现这些网络中的社区有助于我们更加有效的理解和开发这些网络。 在复杂网络社区结构划分的研究中，社区结构划分算法所要划分的网络大致可分为两类，一类是比较常见的网络，即仅包含正联系的网络(网络中边的权值为正实数)；另一类是符号社会网络，即网络中既包含正向联系的边，也包含负向联系的边。因此划分网络中社区结构的算法相应分为两大类，而对于第一类网络又提出了许多不同的社区结构划分算法，划分第一类网络社区的传统算法可分为两大类，第一类是基于图论的算法，比如K-L算法[6]、谱平分法[7][8]、随机游走算法[9]和派系过滤算法[10][11]等；第二类是层次聚类算法，比如基于相似度度量

的凝聚算法[2]和基于边介数度量的分裂算法[1][12][13]等。最近几年从其他不同的角度又提出了许多划分第一类网络社区结构的算法，大致可划分如下：基于电阻网络性质的算法[14]、基于信息论的算法[15]、基于PCA的算法[16]和最大化模块度[17]的算法[18-23]等。对于符号网络，Doreian和Mrvar提出了一种利用局部搜索划分符号网络社区结构的算法[24]，且Bo Yang等提出一种基于代理的启发式划分符号网络社区结构的算法(FEC)[25]。 尽管复杂网络的社区发现问题得到了大量的研究，但还存在一些尚未解决的基本问题，如社区概念虽然大量使用，但却缺少严格的数学定义；大多数社区发现算法虽然性能优越，但所需计算量却很大。这说明复杂网络中社区发现的研究还需要付出大量的努力。 关于复杂网络社区发现问题更加系统深入的最新进展情况请看2009长篇综述文章Community Detection in graphs by Santo Fortunato (arXiv:0906.0612) 参考文献 [1] Girvan M, Newman M E J. Community structure in social and biological networks[J]. PNAS, 2001, 99(12): 7821-7826. [2] Newman M E J. Fast algorithm for detecting community structure in networks[J]. Physical Review E, 2004, 69(6): 066133.

DSNE_一个新的动态社会网络分析算法

第38卷 第2期吉林大学学报(工学版) Vol.38 No.22008年3月 Jour nal of Jilin U niversity (Eng ineer ing and T echnolog y Editio n) M ar.2008 收稿日期:2007 01 08. 基金项目:国家自然科学基金项目(60433020,60673099);教育部 符号计算与知识工程 重点实验室项目;吉林大学 985工程 项目 作者简介:周春光(1947 ),男,教授,博士生导师.研究方向:计算智能,数据挖掘,模式识别,生物信息学. E ma il:cgzho u@https://www.360docs.net/doc/c314655.html, 通讯联系人:王喆(1974 ),男,讲师.研究方向:神经网络,数据挖掘.E mail:wz2000@https://www.360docs.net/doc/c314655.html, DSNE:一个新的动态社会网络分析算法 周春光,曲鹏程,王 曦,王建宇,王 喆 (吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012) 摘 要:为了更好地对社会网络提供动态分析,提出了一种新的基于事件的动态社会网络分析算法(Dynam ic So cial Netwo rk Analysis Alg orithm Based on Events,DSNE)。该算法基于隐空间和两阶段聚类方法充分利用实体和事件的动态信息,能够很好地确定每个簇的核心节点,并根据时间步的变化观察到节点位置的变化趋势。实验结果表明了算法的可行性、有效性和准确性。 关键词:人工智能;数据挖掘;隐空间;动态社会网络;聚类;相似度 中图分类号:TP183 文献标识码:A 文章编号:1671 5497(2008)02 0408 06 DSNE:a new dynamic social network analysis algorithm Zhou Chun guang ,Qu Peng cheng,Wang Xi,Wang Jian yu,Wang Zhe (College o f Comp uter Science and T echnolog y ,J ilin Univ er sity ,Changchun 130012,China) Abstract:T o prov ide better dynamic analy sis of social netw ork,a new algor ithm,Dynamic Social Netw ork Analysis Alg orithm Based on Ev ents (DSNE),w as propo sed.T he new algo rithm takes full use of the dynam ic inform ation o f the entities and events based on latent space and tw o phases clustering metho d.It can accurately identify the core no de of each cluster,and observe the moving trend of node po sitions at each tim e step.T he feasibility ,efficiency and veracity of the propo sed algo rithm w ere verified by experiments. Key words:artificial intelligent;data mining;latent space;dy namic social netw o rk;clustering ;sim ilar ity 当前,对于动态社会网络算法的研究已经开始受到广泛关注。由于动态社会网络更注重节点位置以及节点间的连接关系随时间的变化,因此,如何将时间加入到社会网络模型中并将相关信息保存下来就成为研究的重点和难点。同时,动态社会网络算法也面临着一些难以解决的问题:!算法对于节点初始位置以及连接关系的确定。如 何使节点位置在各时间步变化不大是一个很大的挑战。节点间连接关系确定的关键是定义两个节点之间的相似度,这个值将作为图中节点之间的连接权值,对于网络结构的确定影响很大。?算 法中对于聚类方法的选择。聚类方法既要考虑节点的位置,又要考虑节点间的连接关系,传统的方法一般只考虑其中的一点。如何使用聚类方法找

计算机网络选择题汇总

1、OSI参考模型中，网络层、数据链路层、物理层传输的数据单位分别是（）。 A、报文、帧、比特 B、分组、报文、比特 C、分组、帧、比特 D、数据报、帧、比特 2、构造计算机网络的目的是（）。 A、信息交流 B、数据交换 C、通信 D、资源共享 3、TCP/IP的传输层协议使用哪种地址形式将数据传送给上层应用程序（）。 A、IP地址 B、MAC地址 C、端口号 D、套接字（socket）地址 4、以下地址中的哪一个和86.32/12匹配？（） A、86.33.224.123 B、86.79.65.216 C、86.58.119.74 D、86.68.206.154 5、正确的URL格式为（）。 A、(协议)：//(主机名)：(端口号) / (文件路径) B、(主机名)：//(协议)：(端口号) / (文件路径) C、(协议)：//(主机名)：(端口号) / (文件名) D、(协议)：//(端口号)：(主机名) / (文件路径) 6、在TCP/IP协议簇中，应用层的各种服务是建立在传输层所提供服务的基础上实现的。下列哪组协议需要使用传输层的TCP协议建立连接。（） A、DNS、DHCP、FTP B、TELNET、SMTP、HTTP C、BOOTP、FTP、TELNET D、SMTP、FTP、TFTP 7、在虚电路方式中( )。 A、能保证每个分组正确到达，但分组的顺序发生了变化 B、能保证每个分组正确到达，且分组的顺序与原来的一样 C、不能保证每个分组正确到达，分组顺序也发生了变化 D、不能保证每个分组正确封达，而且有的分组会丢失 8、速率的单位是（）。 A、bps B、byte/s C、Hz D、安培 9、RARP协议的主要功能是（）。 A、将IP地址解析为物理地址 B、将物理地址解析为 IP地址 C、将域名解析IP地址 D、将IP地址解析为域名 10、TCP 是一个面向连接的协议，同时又引入了滑动窗口协议，TCP协议采用滑动窗口协议解决了( )。 A、端到端的流量控制 B、整个网络的拥塞控制 C、端到端的流量控制和网络的拥塞控制 D、整个网络的差错控制 11、DNS协议主要用于实现下列哪种网络服务功能？（） A、域名到IP地址的映射 B、物理地址到IP地址的映射 C、IP地址到域名的映射 D、IP地址到物理地址的映射 12、在Internet中，一个路由器的路由表通常包括（）。

复杂网络聚类方法

ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@https://www.360docs.net/doc/c314655.html, Journal of Software, Vol.20, No.1, January 2009, pp.54?66 https://www.360docs.net/doc/c314655.html, doi: 10.3724/SP.J.1001.2009.03464 Tel/Fax: +86-10-62562563 ? by Institute of Software, the Chinese Academy of Sciences. All rights reserved. ? 复杂网络聚类方法 杨博1,2, 刘大有1,2+, LIU Jiming3, 金弟1,2, 马海宾1,2 1(吉林大学计算机科学与技术学院,吉林长春 130012) 2(吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林长春 130012) 3(香港浸会大学计算机科学系, 香港) Complex Network Clustering Algorithms YANG Bo1,2, LIU Da-You1,2+, LIU Jiming3, JIN Di1,2, MA Hai-Bin1,2 1(College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China) 2(Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering for the Ministry of Education, Jilin University, Changchun 130012, China) 3(Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University, Hong Kong, China) + Corresponding author: E-mail: dyliu@https://www.360docs.net/doc/c314655.html, Yang B, Liu DY, Liu J, Jin D, Ma HB. Complex network clustering algorithms. Journal of Software, 2009, 20(1):54?66. https://www.360docs.net/doc/c314655.html,/1000-9825/3464.htm Abstract: Network community structure is one of the most fundamental and important topological properties of complex networks, within which the links between nodes are very dense, but between which they are quite sparse. Network clustering algorithms which aim to discover all natural network communities from given complex networks are fundamentally important for both theoretical researches and practical applications, and can be used to analyze the topological structures, understand the functions, recognize the hidden patterns, and predict the behaviors of complex networks including social networks, biological networks, World Wide Webs and so on. This paper reviews the background, the motivation, the state of arts as well as the main issues of existing works related to discovering network communities, and tries to draw a comprehensive and clear outline for this new and active research area. This work is hopefully beneficial to the researchers from the communities of complex network analysis, data mining, intelligent Web and bioinformatics. Key words: complex network; network clustering; network community structure 摘要: 网络簇结构是复杂网络最普遍和最重要的拓扑属性之一,具有同簇节点相互连接密集、异簇节点相互连 接稀疏的特点.揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预 测其行为都具有十分重要的理论意义,在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用.综述了复杂网络聚类方法的研 究背景、研究意义、国内外研究现状以及目前所面临的主要问题,试图为这个新兴的研究方向勾画出一个较为全面 ? Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60496321, 60503016, 60573073, 60873149 (国家 自然科学基金); the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2006AA10Z245 (国家高技术研究发 展计划(863)) Received 2008-06-17; Accepted 2008-08-28