四隊和一隊-一區(qū)隊

圖的調(diào)整通過仿真軟件計算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的特征參數(shù)找到信息網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點最后本文了以度值大小為依據(jù)衡量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要性所存在的較嚴重缺n均最短距離是的變化量來判斷該節(jié)點的重要性的大小。【Thesubjectismainlytakenintoaccount,theunexpectedmassincidentsinrecentyearsmoreandmorefrequent,ontheabilityofthearmedforcetoaseveretest.Butwithplaysanimportantroleindevelopmentofvariouskindsofinformationdisseminationofeventstotheevent.Onlyacorrectunderstandingoftheimportanceofnodeinformationdisseminationinthenetwork,itispossibletoeffectivelycontrolthekeynodesinthenetwork,effectivelystrengthenthedisseminationofrealinformation,andinhibitthespreadrumors,resolvefurtherdevelopments,reduceincidentfollow-upmanagement,armedondutyforthetask,toensurethesuccessfulcompletionofthetasktoprovideeffectivemethodsandideas.Thefocusofthispaperistosolvethesizeasthebasistoyzeandjudgethenodeimportance.Thisarticlefirstcarriesonthebasicprinciplesandcharacteristicsofcomplexnetworksareintroduced,andthenbasedontheysisandresearchofseveralkindsofnodeimportanceevaluationmethod,indexofcommon,complexnetworknodeimportanceysisprocesshaveamorecomprehensiveunderstanding.Subjecttothemicro-bloginformationcommunicationnetworkastheobjectofstudy,miningbloginformationdisseminationofdatathroughtheInternet,tocompletethesimulationofnetworkinformationcommunicationusingvisualsimulationsoftwarepajek,inordertobeabletointuitivelyyzethecomplexnetworkstructurefromthevisualangle,correlationysisofcomplexnetworksfromtherationalknowledgeandperceptualknowledgecombinedangle,usingpajeksoftwaredrawthedifferentcategoriesofnetworkgraph,andaccordingtotheneedtocompletetheadjustmentofnetworkchart.Throughthesimulationsoftwaretocalculatethecharacteristicparametersofnetworknodes,findthecorenodeintheinformationFinally,thispaperpointsoutthatthesizeoftheseriousdefectsofmeasurethenetworknodeimportancetovalue,andputforwardthenetworknodeloadnodeimportanceevaluationmethodofconnectionfailuremodels,namelytheloadnetworknodevalueisn,sothatthenodefailure,finallythroughtheysisofthevariationincomplexnetworkstheaverageshortestweighteddistanceistojudgetheimportanceofthenodesize.【】:ComplexNetwork，theysisofImportanceNetworkNode,theNetworkConnectionFailure..................................................................................................................................................3 第一章引 第二章分析信息網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要性研究的常見指 引 度方 第三章客網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點重要性分 引 Pajek概 pajek產(chǎn)生背 Pajek基本操作與功能介 pajek軟件可視化功 Pajek的主要特 3.2.1信息的來源及收集處 Pajek對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點圖的可視化調(diào) “魚眼”(fisheye)轉(zhuǎn) 討 第四章基于改善以度值大小為衡量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要性方法的弊 引 討 第五章結(jié)論與展 參考文 致 第一率日益增加，我的執(zhí)勤處突能力受到了嚴峻考驗，例如當下剛過去不久的本課題的研究選用信息網(wǎng)絡(luò)中信息網(wǎng)絡(luò)為研究對象是互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，采用pajek可視化仿真軟件完成網(wǎng)絡(luò)信息仿真，通過仿真軟件計算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點第二章先學(xué)習(xí)pajek軟件，再對收集網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點的數(shù)據(jù)用pajek軟件進行仿真第二章分析信息網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要性研究的常見指Internet、WWW等，它們的度分布函數(shù)都具有冪律形式。這種冪律分布度方網(wǎng)絡(luò)點的度是指網(wǎng)絡(luò)中與這個節(jié)點存在邊連接節(jié)點的數(shù)目，即Au 點u與節(jié)點k之間存在連續(xù)邊時，auk的值為1，否則為02.1527712456839中心度方 中心度，又稱之為接近度，假設(shè)dp,

表示已知節(jié)點p作為起點pj作為終點的iC(iC(Pi)d(Pi,Pk 短路徑包含的邊的數(shù)目，則所表示的中心度 ，即表示節(jié) 到i

2.2所示，經(jīng)簡單計算可知，節(jié)點一1/7，由此可見，節(jié)點一居于中心度最小，節(jié)點三居于中心程度最大，介數(shù)方之間最短路徑的集合為setij，則節(jié)點以歸一化后的介數(shù)定義為： vB lsetvi~j|Setijlvv的最短路徑的數(shù)目。在復(fù)雜網(wǎng)路點的l網(wǎng)絡(luò)直徑方常被用來衡量網(wǎng)絡(luò)的特性。網(wǎng)絡(luò)直徑可以用式子dCC d

djk來表達，其中 和d為分別表示節(jié)點v失效前后節(jié)點v jk,j,kiCN

jk

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)點重要性分析常見指1系數(shù)是網(wǎng)絡(luò)點程度的系數(shù)。在許多網(wǎng)絡(luò)中，如果節(jié)點v1和節(jié)點v2相連，v2和節(jié)點v3相連，那么節(jié)點v3很可能與v1相連接。這種現(xiàn)象反應(yīng)了節(jié)點間存在密集CCCCV

Ck k(kCk.23復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點性質(zhì)的分析與表定義

GVE

(v,v,v

) Ee,e,e

定義di為節(jié)點vi的度，是用于表達與該節(jié)點相連的邊的數(shù)量。定義3ci為節(jié)點vi定義

di

2

d

凝聚系數(shù)cdi低。所以易知，節(jié)點重要度的分析與節(jié)點vi的凝聚系數(shù)cdi呈正相d(d

i 1定義 定義最短路徑dij為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 點vi和vj間最短的路徑的范數(shù)。在現(xiàn)實具體網(wǎng)絡(luò)中dij可以定義為節(jié)點vi與vj之間最短的路徑中除vi與vj以外的所有的節(jié)點的數(shù)目也就是說dij是表示節(jié)點vi和vj間節(jié)點數(shù)目最少的那條路徑的范數(shù)。例如，在一個有n個節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)中d滿足不等式0dn2 定義定義網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點之間最短路徑的平均數(shù)為dij。即d

(diji

n(n當節(jié)點vk被收縮或刪掉之后，原網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點間的最短路徑將會出現(xiàn)以下三1、最短路徑中不包含節(jié)點vk。當節(jié)點間的最短路徑不包含節(jié)點vk的時候，2vk將會對最短路徑造成影響。有定義可知cdk為節(jié)點vk的凝聚系數(shù)，如果凝聚系數(shù)cdk較大，即表明網(wǎng)絡(luò)中最短路徑經(jīng)過vk的可能性就相對較大，所以如果該節(jié)點被刪除，則將會對該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)造成較嚴重影響。也就是說，如果節(jié)點vk的凝聚系數(shù)cdk變大，則在節(jié)點vk被刪除以后，網(wǎng)絡(luò)的平均路徑將會變大。即可以簡單fdjki3、節(jié)點vk為最短路徑端點。如果節(jié)點vk是網(wǎng)絡(luò)中最短路徑的起點，則表明此路徑為節(jié)點vk至該網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點的最短路徑。設(shè)節(jié)點vk的度為dk，節(jié)點與n-1n-1dk條為零。當節(jié)點vk被刪除后，其他n1d條路徑中每一條最短路徑減少1個節(jié)點。由此，可以認為節(jié)點的度和i f(d)(n1d 重要度綜合評i度作為節(jié)點的重要度評價指標。令節(jié)點的重要度為Iv，iiiI(v)ii

1ii圖第三章客網(wǎng)絡(luò)信息節(jié)點重要性分。新信息并且實現(xiàn)即時客作為一種與其他用戶用戶和交流的平臺，注重信息的時效性和隨意性客更能表達用戶任何時刻的思想和動態(tài)，而傳。，。，的網(wǎng)絡(luò)信息在過表現(xiàn)出了極強的草根性和便捷性，在移動互聯(lián)網(wǎng)高度發(fā)達的今天，，騰訊，新浪，網(wǎng)易等互聯(lián)網(wǎng)公司為全社有人提供了不論富貴貧賤都有獨立發(fā)言權(quán)的公開平臺，對于任何時間，任何地點，對于任何事只要有一臺移動互聯(lián)終端都能即時的當下的狀態(tài)的任何信息由此在網(wǎng)絡(luò)信息打破傳統(tǒng)信息披露滯后性等弊端的同時但也給社會謠言信息的提供了絕佳的溫床為社會的整體安全穩(wěn)定帶來了帶來了極大的風險和2010年國內(nèi)迎來春天像雨后春筍般崛起在網(wǎng)民中的普及率從13.8%增至40.2%從2010年底至今在網(wǎng)民中的使用率比例從15.5%上升到34%。因此，對于網(wǎng)絡(luò)信息網(wǎng)絡(luò)的研究,是執(zhí)勤處突中的武警乃至全社會研究的一項極其重要的課題我們不僅僅要看到帶來的正面效應(yīng)例如2012年楊達才在趕“8.26特大交通事故現(xiàn)場時面對慘狀，。，，，隊在處置突發(fā)事件過極易受到分子利用的安全穩(wěn)定大，，Pajekpajek產(chǎn)生背Pajek在文尼亞語意為“蜘蛛，是專門為大量的數(shù)據(jù)采的集軟件，由迪米爾格列（Vladimir.Batagelj）和安德里·穆瓦（Andrej.Mrvar）共同開發(fā)。速有效的能夠分析和仿真復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的軟件，pajekPajek基本操作與功能介PajekWindows圖3.1pajek具體地說，pajekK進行“繪圖”操作時,點擊窗口“Draw”命令，會出現(xiàn)一個獨立的繪圖窗口,這們感的二維或者三維的社群圖。Pajek（Networks（partitions指明每個節(jié)點所屬的類別；排列（permutations（clusters（hierarchies（vectorsPajekASCIIUCINET網(wǎng)絡(luò)的一些二元操作。pajek軟件可視化功Pajek雖然并不具備UCINET和GRADAP中有的網(wǎng)絡(luò)測度功能但其在眾多的pajekpajekPajek“draw－Energy－Kamada－Kawai－FreeKamada－KawaiEnegyd，是產(chǎn)生自動布局的一種算法，這個命令的處理速度相對Kamada－Kawai繪制二維或者三維的網(wǎng)絡(luò)圖在本文的實際操作過是通過自動網(wǎng)絡(luò)布局手動網(wǎng)絡(luò)布局兩種操作互相配合制作出較為美觀的網(wǎng)絡(luò)圖。Pajek6EPS/PSSVGVRMLMDLfile，Kinemages和Bitmap。Bitmap是Windows位圖格式，應(yīng)用和都非常會出現(xiàn)圖象失真的現(xiàn)象，所以這種格式僅適合于分析簡單網(wǎng)絡(luò)。另外，EPS/SSVG較高、容易編輯和修改、并且不會出現(xiàn)失真現(xiàn)象的向量圖。VRML,Kinemages與MDLMOLfile上5種生成格式多數(shù)是要另安裝相應(yīng)的插件來支持其打開生成和的相而言，BitmapPajek的主要特TO(nlogHeapO(nlogTO(nlogHeapO(nlogO(n2O(n33.2算法的時間復(fù)雜度比較時的長短。由圖3.2表格得知，當節(jié)點數(shù)為1000，時間復(fù)雜度為算法0(n)與算法0(n3)的時間復(fù)雜度用時相差僅僅只有0.1秒，即如果網(wǎng)絡(luò)點數(shù)目較小，算法耗時為2.22s，但0(n3)的算法卻要長達3.17年的時間。很明顯，這樣的計如圖3.3（a）表示的是一社區(qū)的道路分結(jié)構(gòu)。圖中陰影表示不同的類，許pajek，在OperationsShrinkNetworkPartitions類依然是看成一個整體來分析這個網(wǎng)絡(luò)圖，如圖（b），pajekOperations/ShrinkNetwork/Partitions分析方法，旨在解決復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜不便于用戶掌握整體結(jié)構(gòu)特性的問信息的來源及收集處本文以客信息網(wǎng)絡(luò)為例對節(jié)點重要性進行分析研究實例數(shù)據(jù)來 理工大學(xué)網(wǎng)絡(luò)搜索挖掘與安，博主看成一個節(jié)點好友之間建立的看做是節(jié)點間的邊，所以由于一個主可能有與多個好友有關(guān)系而好友之間或者再與其他好友間也有，友之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，我們收集到的原始數(shù)據(jù)大約有一千萬條。由于我們選擇數(shù)據(jù)信息總體有非常大的樣本為了便于我們快速有效實驗數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)圖3.4.txt初始數(shù) 圖3.5數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)實驗數(shù)據(jù)在pajek軟件運行之前需轉(zhuǎn)換為其可識別的.net3.5所示將.txtInputFile導(dǎo)入txt2pajekpajek所需數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)化后實驗數(shù)據(jù)的導(dǎo)將通過上述txt2pajek軟件轉(zhuǎn)化后得到的實驗數(shù)據(jù)導(dǎo)入到pajek中即可對其3.6pajek由圖3.6可見，主窗口中顯示了pajek當前的處理對象及處理結(jié)構(gòu)，pajek網(wǎng)絡(luò)networks是Pajek最基本也是最重要的數(shù)據(jù)類型，包括了整個復(fù)雜網(wǎng)分類Partitions用不同的表示方法顯示出不同節(jié)點的分類情況，其默認擴排序Permutations表示復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點的重新排序。與Partition類似類Clusters表示復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中具有某種相同特性的一類節(jié)點的集合。如partition文件中按某種特性分類后的一類節(jié)點。其后綴名為.cls層次Hierarchies表示復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點的層次關(guān)系,常用于家譜圖的向量Vectors了網(wǎng)絡(luò)中每一個節(jié)點所具有的數(shù)字特性。默認擴展圖3.6主窗 圖3.7Pajek報告窗圖案中無法直觀的獲知較的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，如圖所示（圖3.7）Hierarchy（層次Subdivision（分解想是反復(fù)從圖中刪除度為2的節(jié)點及于它相連的兩條邊并且在它的兩個鄰居之3.10。Degree（度Pajek不同重要性節(jié)點的分類復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)pajek對較少，此時用戶可以通過pajek/net/partions/degree/all得到數(shù)據(jù)的partionpajek/draw/draw-partion3.12繪制不同大小網(wǎng)絡(luò)節(jié)點復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)同節(jié)點的大小能夠分別反映出復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)點的重要性程度，于此，通過pajek軟Net/Draw-Vector即可根據(jù)指定的節(jié)點大小來繪制此種類型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖。如圖3.13所示。繪制不同權(quán)值的邊的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)我們已經(jīng)知道，Pajek可以允許用戶用不同的大小來繪制復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的各個節(jié)點。同樣的，對于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中不同權(quán)值的邊，Pajek也可以通過繪圖的方法直觀的表示出來。在對不同權(quán)值邊的表示方面，可以通過繪圖主窗口中的Options/Lines命令菜單下面提供的選項中得以實現(xiàn)。例如，如果在表達權(quán)值不同Differentwidths復(fù)選項，如Greyscale3.15。圖 圖圖 圖圖 圖圖 圖Pajek中，各節(jié)點的位置都是根據(jù)其坐標來確定的。需要注意的是，Pajekz01network文件中給出各節(jié)點的坐Pajek將按照用戶指定的這個坐標繪制復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖。如果用戶沒有給出，Pajek將隨機地為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的每個節(jié)點賦予坐標值。在繪制的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖中，Pajek還為用戶不同需求提供了一套算法用來自動調(diào)整整個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的布局。下自動排列節(jié)點到圓Pajek中Layout/Circular菜單命令，能夠?qū)⑺泄?jié)點自動的等距離排列在一個圓上面但是圓上的節(jié)點時沒有順序的也就是在network中的或者partition“魚眼”(fisheye)轉(zhuǎn)像的。 的畫圖窗口中為用戶提供Options/Transform/Fisheye的菜手動地移動節(jié)點時的限1通過pajek軟件Info>Network>General對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)密度進行計算如圖3.16所示該網(wǎng)絡(luò)密度為0.，網(wǎng)絡(luò)密度較小，一般來說，關(guān)系緊密的團體2pajek計算操作，Net>ParthsBetween2Vertices>DistributionofDistances>FromAllVertices，如圖3.17所示該網(wǎng)絡(luò)的平均最短路徑長度為3.74667，說明該社區(qū)用戶之間平均需要通過3.75個就可以相互連3Net/Partitions/Degree/All3.18總體上說，這 之間的博主之間的信息交流、互動是相對較成功的 第四章基于改善以度值大小為衡量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重要性方法的弊前一章我們討論了以度值為大小通過pajek軟件的仿真分析來判斷復(fù)雜網(wǎng)2，但它在我們生活中所接觸的網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮了不可對整個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)造成很大的影響，根據(jù)此原理，本文下面對失效的