网络中节点重要性评价PPT课件

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几何加权度分布-概述说明以及解释

几何加权度分布-概述说明以及解释1.引言1.1 概述几何加权度分布是一种用于描述网络或图结构中节点重要性的度量方法。

在复杂网络分析中，度指节点与其他节点连接的数量，是评估节点的重要性的一个关键指标。

而传统的度中心性只考虑节点的直接邻居数量，忽略了邻居节点之间的连接强度。

而几何加权度则考虑了节点邻居之间的连接强度，并通过对连接权重求取几何平均来计算节点的重要性。

几何加权度分布的计算方法基于对节点的邻居子图结构进行几何平均的操作。

具体来说，对于节点v，几何加权度首先计算与其相邻的节点的度值(即与节点v直接相连的节点的数量)，然后将这些度值求取几何平均，得到节点v的几何加权度。

通过这种方法，几何加权度能够更全面地反映节点在网络中的重要性，尤其适用于那些具有复杂连接结构且连接强度不均匀分布的网络。

几何加权度分布在许多领域中都有广泛的应用。

例如，在社交网络分析中，几何加权度可以用于识别关键的社交中心人物，从而更好地理解社交关系的影响。

在生物信息学中，几何加权度可以用于分析蛋白质相互作用网络中的关键蛋白质，从而揭示生物系统中的重要功能模块。

此外，几何加权度还可以应用于交通网络、互联网以及金融市场等领域的复杂网络分析中。

综上所述，几何加权度分布是一种全面评估网络中节点重要性的方法。

通过考虑节点的邻居连接强度，几何加权度能够更准确地度量节点的重要性，并且在各个领域具有广泛的应用前景。

在接下来的章节中，我们将详细介绍几何加权度的定义、计算方法以及其应用领域，以期能够更好地理解和利用这一重要的网络分析工具。

1.2文章结构文章结构部分的内容:文章结构部分的主要目的是为读者提供一个清晰的文章框架，使他们能够更好地理解整个文章的逻辑结构和内容安排。

本文的结构包括引言、正文和结论三个部分。

引言部分将对几何加权度分布的研究进行简要的概述，介绍几何加权度的定义和意义，并阐明本文的目的。

正文部分将首先详细介绍几何加权度的定义和意义。

通信网络各节点和链路重要性的客观评估方法

ｔｅｎｄｓｏｔｏｋａｄｔｅｏｅｓｔｅｎｒａｉｅｅｉｉｉｎｘｗｅｇｔｄｂｅｍａｉｍａｈｏｅｆａｎｅｒｎｈｔｒｉｏｌｚｄｒｌａｌｔｉｄｅｉｈｅｙｔｘｍｕｃ — ｗｈｈｍｂｙｈｐａｉｙｂｅｅｎｔｏｄｓｇａｅｏｅ．Ｔｅｌｇｃａｇｂａｃａｇｒｔｍｆａｈｅｉｇａｌｔｅｒｕｅｆｔｅｃｔｔｅｅｉｎｔｄｎｄｓｈｏｉｅｒｉｏｈｏｃｉｖｎｌｏｔｓｏｗｗｌｌｉｈｈｎｔｏｋｉｔｄｅｎｄｔｅｔｔｇｂａｃａｇｒｔｍｆｒｌｉｉｎｅｓｄｒｖｄ，ｗｈｃｓｆｔｔ — ｅｒｓｓｕｉｄ．ａｏａａｅｒｉｏｈｏｅｉｌｙｉｄｘｉｅｅｗｈｌｌｌｉｂａｔｉｉｈｉｏｄｅｉ
（ｉａＣｍｕ，Ｈｒｉｓｔｔｏｅｈｏｇ，Ｗｅａ２４０，ＣｉａＷｅｉａｐｓａｂｎＩｔｕｅｆｃｎｌｙｈｎｉＴｏｉｉ６２９ｈｎ）ｈ
Ａｂｓｒｃ：Ｉｒｅｏｅａｕｔｈｉｎｆａｃｆｅｃｏｎｉｋｏｏｔａｔｎ０ｄｒｔｖａｅｔｅｓｇｉｃｎｅｏａｈｎｄｅａｄｌｎｆａｃｍｍｕｉａｉｎｎｅｗｏｋｌｉｎｃｔｔｒｏ
节点和链路重要性大小的排序结果。
关键词：通信网；可靠性；由算法；路交换节点；传输容量中图分类号：Ｎ９５０文献标识码：文章编号：０５—９３（０６００４０Ｔ１．２Ａ１０８０２０）６— ７８— ７

基于灰色关联分析的复杂网络节点重要性综合评价方法

收稿日期：１— ７２２１０ — ８０
中图分类号：Ｐ９Ｔ３３文章编号：０５９３（０２０ — ５９０１０ — ８０２１）４０７ — ８
ＳｎｈｓｓＥｖｌｔｏｅｈｄｆｒＮｏｅＩｐｒａｃｎＣｏｐｅｙｔｅｉａｕａｉｎＭｔｏｏｄｍｏｔｎｅｉｍｌｘＮｅｗｏｋｓＢａｅｎＧｒｙＲｅａｉｎｌＡｎｌｓｓｔｒｓｄｏｅｌｔｏａａｙｉ
第３６卷第４期２０８月１２年
南京理工大学学报ＪｕａｏＮ＠ｎｎｅｉｉ— ｎｅｈｏｇｏｒｌｆａｇｉｒｔｏＳｅｃａｄｃｎｌｙｎＵｖｓｙｆｃｎｅＴｏ
Ｖｏ．６１３Ｎｏ４．Ａｕ．ｇ２０１２
ｔｅｆａｕｒｓｏｅｅａｈｒｃｅｓｉｎｅｅ，ｎｉｉｒｅｅａｃｓｉｔｏｕｅｏｓｒｅｎｅｅ．ｈｅｔｅｆｓｖｒｌｃａａｔｒｔｃｉｄｘｓｉｆｎｔｉｒｌｖｎｅｉｎｒｄｃｄｔｃｅｎｉｄｘｓＡｎｉｅ
ＡｓａｔＴｖｉｔｅｉａｅｕｃｆｃ：ｏａｏｄｑａｙｏｄｒｄｈｎｎｍｐｒｎｅｅａｔｎｉｃｍｌｎｔｒｓｓｃｓ（）ｔｕｉｎｘｗｔｅｕｉｔｒｌｍｏｎｌｉｄｘ（）ｈｕｊｃｖｙｄｒｇｉｄｘｓｌｔｎｏｕｔｉｄｘｅａａｏｈｎｌｅａｉｆｉｇｅ；２ｔｅｓｂｅｔｉｕｎｅｅｅｉｍｌ－ｅｖｕｔｎａｓｓｅｎｉｔｉｎｃｏｆｉｎｌｉ

计算机网络—评价网络的性能指标PPT课件

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• 带宽和网速的关系：带宽是网速允许的最大值。
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3. 吞吐量
• 吞吐量(throughput)：表示在单位时间内通过某个网络（或信道、接口）的数据量。 • 吞吐量经常用于对现实世界中的网络的一种测量，以便知道有多少数据量通过了网络。 • 最大吞吐量=带宽*时间
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4. 时延(delay 或 latency)
• 传播时延：电磁波在信道中需要传播一定的距离而花费的时间。
传播时延 =
信道长度（米）
信号在信道上的传播速率（米/秒）
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• 处理时延：为存储转发进行处理所花费的时间。 • 排队时延：结点缓存队列中分组排队所经历的时延，取决于网络中当时的通信量。
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• 总时延 = 发送时延 + 传播时延 + 处理时延 + 排队时延 • 往返时延：从发送方发送数据开始，到发送方收到接收方的确认经历的时间。
按使用者进行分类202116计算机网络的性能来源于binarydigit意思是一个二进制数字一个比特就是二进制数字中的一个1或速率即数据率datarate或比特率bitrate是连接在计算机网络中上的主机在数字信道上传送数据的速率单位是bs或kbsmbsgbstbs2021千比每秒即kbs10太比每秒即tbs1012计算机网络中以比特bit为单位进行数据传输因此描述网速的单位为bs计算机中以字节byte为单位描述数据因此计算机传输数据的速率单位为bs其中1byte8bit2021在计算机网络中带宽是数字信道所能传送的最高数据率的同义语单位是比特每秒或bsbits
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练习题

网络中节点重要性评价

社会网络分析
3.计算用gst,i 表示节点对s和 t最短路径经过i点的路径
数，nst表示节点s和节点t之间存在所有最短路径的路径数，则节点i的中间中心度：
复杂网络
网络流中心性（Flow Centrality) 1.定义是按照节点在网络流中起到的作用来衡量节点
的重要性，他只强调节点的参与程度，而不要求一定是最优化，因此他只是中间中心性方法的一种推广，把节点对其他非最短路策略下的参与也计算在内。
复杂网络
节点孤立法
当某个节点在被破坏或是失效时，该节点无法与其他节点连通，但是不能像其他节点融合法或是节点删除法那样，忽略它对网络的影响。因为其他节点仍然尝试与该节点连通，会增加一定的网络负担，使得网络通信的总路径增加。
复杂网络
信息搜索领域、互联网 PageRank算法 HITS算法
复杂网络
复杂网络
节点删除法：
利用网络的连通性来反映系统某种功能的完整性。
通过度量节点(集)被删除后对网络连通的破坏程度来定义其重要性的。即“破坏性等价于重要性”。对网络连通的破坏程度越大，被删除的节点(集)越重要。
复杂网络
系统中节点(集)的删除还会影响到系统的一些其他指标，也可以通过计算这些指标的性能变化来度量节点的重要性。
力，即考察此人的间接社会关系。
社会网络分析
3.计算
社会网络分析
特征向量中心度（Eigenvector centrality ） 1.定义节点的中心化测试值由周围所有连接的节点决
定，即一个节点的中心化指标应该等于其相邻节点的中心化指标之线性叠加。 2.意义分析这种通过与具有高度值的相邻节点所获得的间接影响力

复杂网络节点重要性评价研究的开题报告

复杂网络节点重要性评价研究的开题报告一、选题背景近年来，复杂网络的研究逐渐引起了学术界和工业界的广泛关注，涉及到网络拓扑结构、信息传递、动态行为等多个领域。

网络节点的重要性评价作为复杂网络领域的重要研究热点之一，已经成为研究者们广泛探讨的问题。

从社交网络、交通网络、金融网络到生物网络等，都需要对网络节点的重要性进行评价，以便于找到网络中最核心的节点，进行针对性的控制和优化。

因此，本文选取复杂网络节点重要性评价作为研究对象，旨在探究网络节点重要性评价的方法和应用。

二、研究目的本文的研究目的是：了解复杂网络节点重要性评价的研究现状和发展趋势，深入研究节点重要性评价的方法和应用，探究如何选取合适的评价方法，提高节点重要性评价的准确性和指导性。

三、研究内容1. 复杂网络节点重要性评价的研究现状和发展趋势：本章将介绍节点重要性评价的研究背景、国内外研究现状，并分析节点重要性评价的发展趋势。

2. 复杂网络节点重要性评价的方法研究：在这一章节中，将介绍不同的节点重要性评价方法，如度中心性、介数中心性、特征向量中心性、团队中心性、PageRank、Katz指标等，并对它们的优缺点进行分析。

3. 复杂网络节点重要性评价的应用研究：国内外研究者已经将节点重要性评价方法应用于不同的领域，本章将介绍这些应用，包括社交网络、交通网络、金融网络和生物网络。

4. 复杂网络节点重要性评价实例研究：本章将选取一些具体的复杂网络，以实例的方式详细说明如何评价网络节点的重要性和如何有效地运用评价结果。

四、研究方法本研究将采用文献综述、案例分析和实证研究相结合的方法进行研究。

通过收集国内外相关的文献，对不同的节点重要性评价方法进行综述分析，同时运用实证研究的方法，选定合适的案例进行深入分析，验证不同评价方法的适用性和有效性。

五、研究意义本研究能够深入探究节点重要性评价的方法和应用，可为复杂网络的研究和实践提供有价值的参考，对于网络优化、资源分配、风险管理等具有指导性的作用，具有较高的学术和实践价值。

动态融合复杂网络节点重要度评估方法

动态融合复杂网络节点重要度评估方法付凯;夏靖波;赵小欢【摘要】为挖掘复杂网络中的关键节点及提高网络鲁棒性,针对有/无线多网融合的层级网络,提出了动态融合复杂网络模型及其节点重要度评估方法.结合动态融合复杂网络的特点,定义了边连通概率、路径连通概率、网络连通概率、融合节点比例、融合节点分布和融合路径比例等与网络动态性和融合性相关的参数.在单层复杂网络节点重要度评估指标的基础上,设计了融合网络节点度中心性、节点介数中心性和节点融合中心性指标.其中,融合节点的节点融合中心性表示融合节点对网络融合的贡献程度,非融合节点的节点融合中心性表示非融合节点对网络融合的辅助作用程度,主要体现在作为融合节点之间的中继节点.最后,综合考虑网络拓扑结构、动态融合特性等因素进行节点重要度评估.以改进的动态交织风筝网络为例进行仿真分析,结果表明该方法能够比较全面地刻画节点在动态融合复杂网络中的重要性.利用NS2搭建由光通信网和卫星通信网融合构成的仿真实验网络,进一步验证了在仿真网络环境中本方法的有效性.%To seek key nodes and improve network robustness, the dynamic convergence complex network model and its node importance evaluation method are proposed for wired and wireless integrating layered networks. Considering characteristic of dynamic convergence complex networks, parameters including edge connection probability, path connection probability, network connection probability, convergence node proportion, convergence node distribution and convergence path proportion are designed. Based on node importance evaluation indexes in single-layer complex networks, the node degree centrality, node betweenness centrality and node convergence centrality indynamic convergence complex networks are presented. Node convergence centrality of convergence nodes indicates their contribution to network convergence, and that of non-convergence nodes indicates their auxiliary effect to network convergence, especially they are used as relay nodes among convergence nodes. At last, node importance evaluation is implemented considering network topology structure and its dynamic convergence characteristic. Typical example results of improved dynamic convergence kite networks show that the proposed method can comprehensively depict the node importance in dynamic convergence complex networks. Simulation network composed of fiber communication network and satellite communication network is designed by NS2, further indicating the effectiveness of the proposed method.【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2017(049)010【总页数】8页(P112-119)【关键词】复杂网络;动态融合;节点重要度;度中心性;介数中心性;融合中心性【作者】付凯;夏靖波;赵小欢【作者单位】空军工程大学信息与导航学院,西安710077;95246部队,南宁530003;厦门大学嘉庚学院,福建漳州363105;95340部队,广西百色533616【正文语种】中文【中图分类】TP393复杂网络小世界效应[1]和无标度特性[2]的发现，掀起了国内外研究复杂网络的热潮.随着网络科学[3-4]的蓬勃发展，节点重要度评估进一步受到研究人员的关注，寻找复杂网络中的关键节点成为网络科学的重要研究内容.目前，节点重要度评估方法主要包括基于网络结构的方法和基于传播动力学的方法[5].度中心性、介数中心性[6]、特征向量中心性[7]等是典型的基于网络结构的评估指标，其依据是网络局部或全局属性信息.基于传播动力学的方法通过计算网络中节点的影响范围来衡量其重要度，如社会网络中关键节点的挖掘[8-9].上述评估指标主要针对单层复杂网络，随着研究的深入和应用的拓展，多种层级复杂网络模型[10]被相继提出.相互依存网络[11]描述了具有相互影响和依赖关系的网络模型，对于预防和控制复杂系统中的相继故障具有重要意义，如电力-计算机网等.陈宏斌等[12]提出了二元随机网的概念，它是一种特殊的二元网，不考虑同类节点之间的相互作用，如图书借阅网络等.邵峰晶等[13]提出多子网复合网络模型，通过网络加载和拆分等网络运算进行网络的复合与分解，实现复杂网络中同一子网元素间、不同子网元素间以及不同子网之间的相互关系等形式描述.超网络[14]是一种“高于而又超于现存网络”的网络，用以描述规模巨大、连接复杂、具有嵌套网络的大型复杂网络，如供应链网络等.以上层级复杂网络侧重不同子网之间的相互关系，而对于网络模型中的节点重要性未做深入研究.沈迪等[15]提出一种交织型层级复杂网，描述由两个具有部分相同节点、连接边属性近似的子网构成的层级复杂网络，并且定义了相关测度用于衡量子网之间的密切程度及节点中心性，但只适用于静态网络.而节点重要度评估问题已逐渐向动态变化的时变网络延伸，在拓扑结构变化的网络中发现关键节点更具有挑战性[16]. Basaras等[17]在介数和K-SHELL基础上提出了动态复杂网络中的关键节点发现算法，基于局部信息从而降低计算开销，更加适合动态网络中应用. Masaki[18]以动态变化的社会网络为背景，提出了加权动态复杂网络中的节点重要度评估方法.随着对网络应用的需求不断增强，多网系融合、有/无线并用成为未来网络的发展趋势.例如，手机、平板电脑等移动网络终端通过无线路由器实现对互联网的接入，就构成了有线的宽带互联网与无线的手机通信网之间的融合互联，而且网络带宽、信号强度等使得有线和无线信道的通信质量存在差异.为了在这种融合网络中发现关键节点、优化网络结构等，需要构建新的网络模型研究节点重要度评估问题.本文在文献[15]的基础上提出动态融合复杂网络(dynamic convergence complex networks，DCCN)模型，定义了与动态性和融合性相关的网络参数，结合网络动态融合特性改进了节点度中心性和介数中心性指标，并提出了节点融合中心性以反映各类节点对促进网络融合的贡献程度，在此基础上进行动态融合复杂网络节点重要度评估，最后通过仿真分析验证了方法的有效性.与现有模型相比，本文模型结合当前有/无线网络融合发展的需求，在融合网络的基础上又考虑了网络动态特性，并结合网络动态融合特性设计或改进节点中心性指标，能够比较全面地刻画节点在动态融合复杂网络中的重要性.1.1 理论基础设图Ga=Va,Ea是一个无环无向无权的单层复杂网络，Va={v1,v2,…,vn}表示网络a的节点集合，节点数量为Va=n，Ea={e1,e2,…,em}=Va×Va为网络a的边集合，边的数量为Ea=m.A=Aijn×n为网络a的邻接矩阵，取值为0或1，表示节点之间是否存在连接边.在图Ga中任意两个节点之间最长的路径称为图Ga的直径，记为Dnd.在单层复杂网络中，节点vi的度中心性定义为式中:gi为节点vi的度，n为网络的节点数.节点vi的介数中心性定义为式中:Nsp(s,t)为节点vs和vt之间的最短路径数量，Nsp(s,i,t)为节点vs和vt之间经过节点vi的最短路径数量.1.2 模型概述定义1 动态融合复杂网络.由两种以上单层复杂网络融合而成，且其中至少有一种为动态网络的层级网络称为动态融合复杂网络.动态融合复杂网络中的“动态”是指网络中的边以一定概率进行连通(主要指无线传输手段等间歇连接)，而节点数量保持不变.网络动态性对介数等与路径相关的参数影响较大，而对度等基于网络局部属性的参数影响较小.动态融合复杂网络中的“融合”是指多个网络之间存在部分节点复用，节点之间可能存在两种以上属性的边.为方便研究，本文仅考虑由两种单层复杂网络组成的动态融合复杂网络，且其中一种为动态网络.动态融合复杂网络c(以下简称“融合网络”)由单层复杂网络a和b融合构成，Vc={v1,v2,…,vN}=Va∪Vb为融合网络的节点集，节点数量为表示融合网络的融合节点集，融合节点数量为M.Ec=Ea∪Eb为融合网络的边集，边的数量为Ec，由于边不存在复用，所以融合网络的边集即为各单层复杂网络的边集之和.C=A∪B=CijN×N为网络c的邻接矩阵，取值为0或1，表示融合网络的节点之间是否存在连接边，规定节点之间无连接边时取值为0，节点之间有1条或2条边时取值均为1.1.3 参数定义动态融合复杂网络最重要的特性是动态和融合，因此本文主要从动态和融合两方面设计网络参数.其中，网络连通参数主要包括边连通概率、路径连通概率和网络连通概率，用以描述网络的连通状况；网络融合参数主要包括融合节点比例、融合节点分布和融合路径比例，用以描述网络的融合程度.1.3.1 边连通概率在动态网络中，如果节点vi和vj之间存在连接边，则Pij表示该边的连通概率，并假定非动态网络中边的连通概率为1.令P=PijN×N为融合网络c的连通性矩阵，规定节点之间无连接边时取值为0，节点之间有1条边时为该边的连通概率，节点之间有2条边时取2条边的连通概率的最大值.1.3.2 路径连通概率设路径vi-vm-vn-…-vz-vj，则Qij(k)=Pim×Pmn×…×Pzj表示该路径的连通概率，为该路径上所有边的连通概率之积.值得注意的是，Qij(k)=Pim×Pmn×…×Pzj表示特定的一条路径(vi-vm-vn-…-vz-vj，其路径编号为k)的连通概率，而不是指节点vi和vj之间的路径连通概率，因为节点vi和vj可能存在多条路径(路径编号k取不同的值)，而每一条路径都对应一个路径连通概率.1.3.3 网络连通概率网络连通概率定义为反映整个网络的平均连通状况.1.3.4 融合节点比例融合节点比例定义为表示网络节点集中融合节点所占的比例，从融合节点数量的角度反映网络融合程度，融合节点越多则越能促进网络的融合.1.3.5 融合节点分布融合节点比例在一定程度上反映了网络的融合程度，但还存在片面性.如果融合节点比较密集地分布在局部区域，那么与融合节点分散分布的情形相比，其对促进整个网络融合的作用会减弱.因此，定义融合节点分布为表示网络中融合节点的紧密程度，从融合节点位置的角度反映网络融合程度，融合节点在网络中的位置越分散则越能促进网络的融合.其中，Davg为融合节点之间的平均距离，Dnd为融合网络的直径.1.3.6 融合路径比例融合路径比例定义为表示最短路径中融合路径所占的比例，从消息传播的角度反映网络融合程度，融合路径越多则越能促进网络的融合.其中，Nsp为网络中所有节点对之间的最短路径的数量，Ncp为这些最短路径中融合路径的数量.融合路径是指包含两种边的路径，仅包含融合节点但只有一种边的路径不是融合路径.如图1所示，对于路径1-2-3-4，图1(a)、(b)为融合路径，而图1(c)不是融合路径.动态融合复杂网络的节点重要度评估主要是在网络拓扑结构的基础上，考虑动态及融合特性的影响.度中心性和介数中心性是节点重要度评估中最常用的指标，分别基于网络局部属性和全局属性反映单层复杂网络中节点的重要性.但对于动态融合复杂网络，其拓扑结构由于网络融合而具有新的变化，因此本文结合其特性进行重新定义.此外，提出节点融合中心性指标，从节点促进网络融合的角度反映其重要性.定义2 融合网络节点度中心性.融合网络中节点vi的度中心性定义为式中，Na为节点vi的邻居节点中属于单层复杂网络a的节点数量，Nb同理.从理论分析的角度，对于非融合节点，有Na=0或Nb=0，因此Di=di，即非融合节点的度中心性与经典度中心性的计算结果相同；对于融合节点，有Na≠0且Nb≠0，则0<<1，Di>di，即通过式(2)使其度中心性等到加强.并且考虑其邻居节点的性质，与节点vi相邻的不同单层网络节点的数量越均匀(即Na-Nb的值越小)，vi对网络融合的贡献越大，因此其度中心性越得到加强(即Di的值越大).定义3 融合网络节点介数中心性.融合网络中节点vi的介数中心性定义为式中，j=Ncsp(s,i,t)为节点vs和vt之间经过节点vi的融合最短路径数量，即经过节点vi的最短路径中融合路径的数量.其中，Ncsp(s,i,t)的值越大，则对跨网信息传播越重要；Qst(k)为对应编号k的融合最短路径的连通概率(当j=0时，Qst(k)=0)，反映融合最短路径的可靠性，这对于动态融合复杂网络中介数的计算是比较重要的.对比式(3)和式(1)，由于0≤Qst(k)≤1，则从而Bi≤bi，即通过式(3)反映了网络动态特性对节点介数中心性的减弱作用.因此，融合网络节点介数中心性既突出了融合性的影响，又考虑了动态性的影响.定义4 融合网络节点融合中心性.融合网络中节点vi的融合中心性定义为对于融合节点，其融合中心性表示融合节点对网络融合的贡献程度.一旦网络拓扑参数确定，所有融合节点的融合中心性是一个与其位置特性无关的固定值，从宏观上反映网络中所有融合节点对网络融合的贡献程度.融合节点比例越低，融合路径比例越低，融合节点分布越密集，则网络的融合程度越低.而在网络融合程度低的情形下，融合节点发挥的作用就越大，从而融合节点对网络融合的贡献程度就越高.另外，加入参数Rncp考虑网络动态性对融合路径的影响，使指标的计算更加客观. 对于非融合节点，其融合中心性表示非融合节点对网络融合的辅助作用程度，主要体现在作为融合节点之间的中继节点.其中，Nacn为节点vi的邻居融合节点数量，ci为节点vi的融合聚类系数，反映其邻居融合节点之间的连通程度，定义为式中，fi为节点vi与其任意两个邻居融合节点之间所形成的三角形的个数.若gi=1或Nacn=0，则令ci=+.由于非融合节点的融合中心性主要体现在连通那些原本相互之间连通程度较弱的融合节点上，因此节点vi的邻居融合节点的比例越高，且它们之间的连通程度越弱，则非融合节点对网络融合的辅助作用程度越高.如图2所示，图2(a)、(b)、(c)中节点1的融合中心性分别为0.40、0.60、0.36.图2(b)比图2(a)的值高是因为融合节点比例增加，图2(c)比图2(b)的值低是因为融合聚类系数提高，节点1在连通融合节点3、4、5的作用上减弱了，其融合中心性也要降低.定义5 融合网络节点重要度.根据定义2～定义4，综合考虑局部位置信息、全局位置信息、网络融合特性3个方面，定义融合网络的节点重要度为式中，α、β、γ∈(0,1)，且α+β+γ=1，通过3个参数的设置可以调节各中心性在最终节点重要度评估中的权重.一般来说，网络拓扑结构对节点重要度的影响是主要的，因此参数α和β应设置较大一些.融合中心性是在动态融合网络模型中对节点重要度评估的一个改进和补充，因此参数γ应设置小一些.3.1 典型算例为验证本文节点重要度评估方法的有效性，以文献[15]中的交织风筝网络为基础网络，并加入连边的动态特性以构成动态融合复杂网络(如图3所示).其中，单层网络a包含10个节点、18条边；单层网络b为动态网络，包含8个节点、13条边，边上的数值代表边的连通概率；融合网络c为网络a和b融合构成的网络，包含13个节点、31条边，其中5个融合节点分别由网络a和b中具有相同编号的节点融合形成.实验中设置参数α=0.4，β=0.4，γ=0.2，通过MATLAB 2010a进行仿真实验，分别计算单层网络a和b中各节点的度中心性和介数中心性，以及网络融合后各节点在融合网络中的中心性指标，仿真结果见表1～3.由表1可以看出，融合节点1、3、6、7、8的度中心性较高，一是网络融合后这些节点的度有所增加，二是式(2)使融合节点的度中心性得到加强，而非融合节点由于融合网络节点总数的增加而使其度中心性降低，说明本文计算节点度中心性考虑了网络融合的影响，这与文献[15]是类似的.节点3在融合网络中具有最高的度值并且得到加强，因而其度中心性排名最高.由表2可以看出，本文计算的所有节点的介数中心性都不高，虽然网络融合产生了更多的节点对和最短路径，但式(3)考虑融合路径和网络动态性后使计算结果较小.与文献[15]相比，虽然本文计算节点介数中心性的条件比较严格，但能够在动态融合的网络环境下真实反映信息传播对介数的贡献.节点3在各单层网络中就具有最高的介数中心性，网络融合后仍是许多融合最短路径所经过的节点，因此其介数中心性排名最高.节点6和8在单层网络中的介数中心性排名比较低，但网络融合后在融合最短路径上的贡献度较大，因此介数中心性排名比较靠前.同时，节点8比节点6的值稍高，是因为网络b左半部分的边连通概率比右半部分的高，这点在其他对称的节点对(如节点4、5、9和10、11和12)之间也有所体现，从而说明本文的指标能够反映网络连通性的影响.节点1的介数中心性不再是单层网络中的0，主要是网络融合后该节点在融合最短路径上有所贡献.节点2的介数中心性由网络a中的0.222变为0，是由于节点1和3之间的连边使节点2的两条邻边成为了冗余路径.如表3所示，融合中心性方面，融合节点的值为0.429，是融合节点比例、融合路径比例和融合节点分布等3个网络融合参数共同决定的，反映了融合节点对网络融合的贡献程度.非融合节点2、11、12、13的融合中心性较高，说明它们在辅助网络融合方面起到了较大作用，从网络拓扑中也可以看出它们都是连接融合节点的枢纽，在融合程度不高的网络中它们的重要性更是不能忽视.节点重要度方面，本文综合考虑网络拓扑结构和动态融合特性等因素，对节点重要度的评估是一个综合评价指标.5个融合节点的重要度位居前列，这也与指标设计的基本思想是一致的.对称节点对的重要度差异主要来自介数中心性的计算，最终反映了网络动态性对节点重要度的影响.非融合节点13的排名紧跟融合节点之后，主要在于其融合中心性的作用，体现了对非融合节点重要度的加强，使节点重要度评估更加全面、客观. 在节点重要度评估中，节点度中心性和融合中心性主要考虑网络融合性的影响，节点介数中心性主要考虑网络动态性的影响，并通过α、β、γ这3个参数的设置进行调节.由于节点度中心性和介数中心性是以网络拓扑结构为基础，而网络拓扑结构是节点重要度的主要影响因素，因此本文给参数γ一个较小的固定值，并考察参数α和β的不同变化对节点重要度的影响，仿真结果如图4所示.可以看出，随着α的增大，网络融合性的影响增强，融合节点的重要度有显著的提高.随着β的增大，网络动态性的影响增强，各节点的重要度均有所降低，尤其对节点9～12等介数中心性较小的节点影响较大，β=0.2时其重要度均排在节点13之前，而β=0.8时均排在节点13之后.3.2 仿真网络为进一步验证本文方法的适用性，利用NS2搭建仿真网络，仿真场景及其对应的网络拓扑如图5、6所示.该仿真网络由光通信网和卫星通信网融合构成，是典型的有线与无线混合组网的情景.网络中共有15个节点，其中有线节点7个(W1～W7)，无线节点5个(M1～M4，B1)，融合节点3个(B2～B4).网络中共18条链路，其中有线链路11条，无线链路7条.另外，仿真网络中仅反映无线节点之间的连通关系(即两个无线节点之间是否存在无线链路)，而不考虑其运动情况.链路连通率反映了链路两端点之间成功发送或接收数据的情况，因此本文采用链路连通率计算无线链路的边连通概率.设置背景流量模拟网络中的数据传输情况，通过流量发生器的源/目的节点设置使数据流覆盖所有链路.仿真时间共100 s，以1s为时间间隔测量无线链路的连通率，并取仿真时间内测量所得的链路连通率的平均值作为该无线链路的边连通概率，计算结果见表4.设置参数α=0.4，β=0.4，γ=0.2，计算节点的度中心性、介数中心性、融合中心性和节点重要度，见表5.由表5可以看出，B2～B4等3个融合节点的度中心性和介数中心性相对其他非融合节点较高，反映了在动态融合网络环境中融合节点在拓扑结构上的重要性，而对于W1、W6、W7、M4等处于网络边缘的节点，其度中心性和介数中心性均较低.3个融合节点的融合中心性为0.491，而M1～M3等3个非融合节点的融合中心性较高，反映出它们对网络融合的辅助作用程度较大.综合3个中心性指标计算得出，3个融合节点的重要度较高，M3节点由于其融合中心性高而使其重要度也较高，W1、W6、W7、M4等节点由于各中心性指标均较低而使其重要度较低，其他节点的重要度处于中间的位置.通过上述分析，利用本文方法基本能够合理地反映不同节点在动态融合网络中的重要程度，进一步验证了在仿真网络环境中本文方法的有效性.1)针对有/无线多网融合的层级网络，本文综合考虑网络拓扑结构、动态融合特性等因素，提出了动态融合复杂网络模型及其节点重要度评估方法.以改进的动态交织风筝网络和NS2搭建的仿真实验网络为例进行仿真分析，结果表明，该方法能够比较全面地反映动态融合复杂网络中节点的重要度.2)本文定义的动态网络仅限于边的连通性变化，未考虑节点数量的增减[19]，下一步可采用大规模有/无线融合通信网等真实网络进行验证.3)文中节点重要度的计算采用各中心性指标线性加权得出，参数设置比较简单，未来可考虑采用多属性决策[20]等方法作进一步研究.夏靖波(1963—)，男，教授，博士生导师(编辑张红)【相关文献】[1] WATTS D J, STROGATZ S H. Collective dynamics of small-world networks[J]. Nature, 1998,393(6684): 440-442. DOI: 10.1038/30918.[2] BARABASI A L, ALBERT R. Emergence of scaling in random networks[J]. Science, 1999, 286(5439):509-512. DOI: 10.1126/science.286.5439.509.[3] 纽曼. 网络科学引论[M]. 郭世泽, 陈哲, 译. 北京: 电子工业出版社, 2014: 106.NEWMAN M E J. Networks: an introduction[M]. Guo S Z, Chen Z. Beijing: Publishng House of Electronics Industry, 2014: 106.[4] 周涛, 张子柯, 陈关荣, 等. 复杂网络研究的机遇与挑战[J]. 电子科技大学学报, 2014,43(1):1-5.DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.001.ZHOU Tao, ZHANG Zike, CHEN Guanrong, et al. The opportunities and challenges of complex networks research[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(1):1-5. DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.001.[5] 刘建国, 任卓明, 郭强, 等. 复杂网络中节点重要性排序的研究进展[J]. 物理学报, 2013,62(17):178901. DOI:10.7498/aps.62.178901.LIU Jianguo, REN Zhuoming, GUO Qiang, et al. Node importance ranking of complex networks[J]. Acta Physica Sinica, 2013, 62(17):178901. DOI:10.7498/aps.62.178901.[6] KOURTELLIS N, ALAHAKOON T, SIMHA R, et al. Identifying high betweenness centrality nodes in large social networks[J]. Social Network Analysis and Mining, 2013, 3(4):899-914. DOI: 10.1007/s13278-012-0076-6.[7] SOL L, ROMANCE M, CRIADO R, et al. Eigenvector centrality of nodes in multiplex networks[J]. Chaos, 2013, 23(3):033131.DOI: 10.1063/1.4818544.[8] SAITO K, KIMURA M, OHARA K, et al. Efficient discovery of influential nodes for SIS models in social networks[J]. Knowledge and Information Systems, 2012, 30(3): 613-635. DOI: 10.1007/s10115-011-0396-2.[9] ZHOU Jingyu, ZHANG Yunlong, CHENG Jia. Preference-based mining of top-K influential nodes in social network[J]. Future Generation Computer Systems, 2014, 31:40-47. DOI: 10.1016/j.future.2012.06.011.[10]张欣. 多层复杂网络理论研究进展：概念、理论和数据[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2015,12(2):103-107. DOI: 10.13306/j.1672-3813.2015.02.016.ZHANG Xin. Multilayer networks science: concepts, theories and data[J]. Complex Systems and Complexity Science, 2015, 12(2):103-107. DOI: 10.13306/j.1672-3813.2015.02.016. [11]BULDYREV S V, PARSHANI R, PAUL G, et al. Catastrophic cascade of failures in interdependent networks[J]. Nature, 2010(464):1025-1028.DOI: 10.1038/nature08932. [12]陈宏斌, 樊瑛, 方锦清, 等. 二元随机网[J]. 物理学报, 2009, 58(3):1383-1390.CHEN Hongbin, FAN Ying, FANG Jinqing, et al. Bielemental random networks[J]. Acta Physica Sinica, 2009, 58(3):1383-1390.[13]邵峰晶, 孙仁诚, 李淑静, 等. 多子网复合复杂网络及其运算研究[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2012, 9(4):20-25.SHAO Fengjing, SUN Rencheng, LI Shujing, et al. Research of multi-subnet composited complex network and its operation[J]. Complex Systems and Complexity Science, 2012,9(4):20-25.[14]郭进利, 祝昕昀. 超网络中标度律的涌现[J]. 物理学报, 2014, 63(9):090207.DOI:10.7498/aps.63.090207.GUO Jinli, ZHU Xinyun. Emergence of scaling in hypernetworks[J]. Acta Physica Sinica, 2014, 63(9):090207. DOI:10.7498/aps.63.090207.[15]沈迪, 李建华, 张强, 等. 交织型层级复杂网[J]. 物理学报, 2014, 63(19):190201.DOI:10.7498/aps.63.190201.SHEN Di, LI Jianhua, ZHANG Qiang, et al. Interlacing layered complex networks[J]. Acta Physica Sinica, 2014, 63(19):190201. DOI:10.7498/aps.63.190201.[16]HOLME P, SARAMAKI J. Temporal networks[J]. Physics Reports, 2012,519(3):97-125.。

社交网络分析中节点中心性度量的使用方法

社交网络分析中节点中心性度量的使用方法社交网络分析是一种研究人际关系网络的方法，它涉及多个领域，包括社会学、心理学和计算机科学等。

节点中心性是社交网络分析中的一个重要概念，用于衡量网络中节点的重要性和影响力。

本文将介绍节点中心性度量的使用方法，以帮助读者更好地理解和应用社交网络分析。

首先，我们将介绍几个常用的节点中心性度量指标。

1.度中心性（Degree Centrality）度中心性是最简单和直观的节点中心性度量方法。

它衡量了一个节点在网络中的连接数量。

具有高度中心性的节点通常是社交网络中的“明星”，它们连接了更多的其他节点。

计算度中心性时，需要统计每个节点的邻居节点数量。

具有最高度中心性的节点通常是网络的关键节点，因为它们可以更好地传播信息和影响其他节点。

2.紧密中心性（Closeness Centrality）紧密中心性度量了一个节点与其他节点之间的平均距离。

具有更高紧密中心性的节点意味着它更容易与其他节点进行交流和联系。

计算紧密中心性时，需要确定节点到其他节点的最短路径长度，然后计算平均距离。

紧密中心性被广泛应用于社交网络中信息传播的研究，以及确定最佳传播路径的问题。

3.中介中心性（Betweenness Centrality）中介中心性度量了一个节点在网络中扮演信息传递的桥梁角色。

具有更高中介中心性的节点意味着它在网络中的位置更具影响力，可以更好地控制信息的流动。

计算中介中心性时，需要确定网络中所有节点对之间的最短路径数量，并计算包含该节点的所有最短路径数量。

中介中心性在社交网络中可以用于识别重要的信息交换节点或决策节点。

4.特征向量中心性（Eigenvector Centrality）特征向量中心性度量了一个节点与其他中心节点的连接强度。

具有更高特征向量中心性的节点意味着它与其他高度中心性节点有更强的连接。

计算特征向量中心性时，可以使用网络邻接矩阵和特征向量的计算方法。

特征向量中心性的应用范围较广，可以用于预测节点的影响力、网络的稳定性和社群的发现等。

网络方案介绍PPTPPT课件

培训与技能提升
根据团队成员的技能水平，制定相应的培训计划，提升团队整体技能水平。
实施时间安排
实施阶段划分
将整个实施过程划分为不同的阶段，如需求调研、方案设计、系统开发、测试验收等。
时间节点设置
为每个阶段设置具体的时间节点，确保实施进度按计划进行。
进度监控与调整
建立有效的进度监控机制，及时发现并解决进度问题，确保实施按时完成。
服务器配置
根据应用需求，配置服务器的操作系统、数据库、应用程序等。
终端设备配置
根据终端设备类型，配置设备的网络参数、驱动程序、应用程序等。
网络协议分析
TCP/IP协议族
分析TCP/IP协议族的各层协议，了解其工作原理和特点。
HTTP协议
分析HTTP协议的工作原理和特点，了解其在Web应用中的作用。
实施风险
03
分析网络方案在实施过程中可能出现的风险和挑战，并制定相
应的应对措施。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
选择合适的有线技术，如以太网、光纤等，以确保数据传输的稳定性和安全性。
物联网技术
考虑引入物联网技术，如LoRa 、NB-IoT等，以实现设备的远程监控和管理。
网络安全技术
采用防火墙、入侵检测系统等网络安全技术，保障网络的安
全性和可靠性。
网络拓扑结构
01
星型拓扑
适用于小型网络，结构简单，易于管理和维护。
公共形象
通过实施网络方案，企业能够提升自身的公共形象和品牌价值。
可持续发展
网络方案应符合国家和社会可持续发展的要求，推动绿色环保和低碳经济的发展。
实施效益评估
实施难度

社会网络数据分析基础-中心性

信息传播的影响因素
节点的度数、接近中心性、介数中心性等指标都会影响信息在社交网络中的传播效果。
03
中心性测量指标
度中心性
总结词
度中心性是最直观和简单的中心性测量指标，通过计算节点在网络中的连接数来评估其重要性。
详细描述
度中心性是指一个节点在网络中所拥有的连接数。在一个无向网络中，节点的度中心性等于与其相连的边的数量；在有向网络中，节点的度中心性则包括入度和出度两个方面，分别表示指向该节点的边数和从该节点出发的边数。度中心性越高，说明该节点在网络
总结词
学术合作网络中的中心性分析有助于识别出具有学术影响力的学者或研究机构，这些学者或研究机构在学术领域的研究合作、知识创新等方面具有重要地位。
详细描述
在学术合作网络中，中心性分析可以用于发现关键学者或研究机构，这些学者或研究机构可能拥有较多的合作对象、发表了大量的学术论文，他们在学术领域的研究合作、知识创新等方面具有重要影响。通过对这些学者或研究机构的特征和行为进行分析，可以了解他们在学术领域的影响力和作用，进一步揭示学术合作网络的合作机制和知识创新格局。
UCINET
强大的分析功能
UCINET是一款功能强大的社会网络分析软件，提供了丰富的中心性分析方法。
数据可视化
UCINET支持多种可视化工具，帮助用户直观地理解网络结构。
社区发现和网络模型
UCINET还支持社区发现和网络模型构建等功能，为用户提供全面的网络分析工具。
Gephi
交互式可视化
Gephi支持交互式可视化，允许用户在数据导入后进行节点和链接的调整。
中的重要性越大。
介数中心性
要点一
总结词
介数中心性反映了节点在网络中的中介能力，即控制信息流的能力。

社会网络分析 ppt课件

么样的后果就成为社会网络分析的核心目标之一。
1
4.6.1 社会网络分析的发展当代科学界重视结构性与系统性这一大背景的产物
• 社会网络分析把社会学家、人类学家、数学家、经济学家、政治学家、心理学家、传播学家、统计学家、生态学家、流行病学家、计算机科学家、商学院里的组织行为学和市场学学者，以及物理学家集合在一起。
5
• 20世纪70年代，怀特（Harrison White）在哈佛大学的研究 • 怀特将矩阵理论应用与社会网络研究，写出了一些关于网络分组（block modeling）和机会链（chains of opportunny）方面的重要论文。 • 在这个过程中，培养了一大批对当代社会网络分析具有重要影响的学生，比如皮尔曼（Peter Bearman）、波纳西（Peter Bonacich）、威尔曼（Barry Wellman）和温士浦（Christopher Winship）等人。 − 70年代末，在威尔曼等人的倡导下，社会网络研究国际协会（International Network for Social Network Analysis）成立，加上《社会网络》杂志的创办，标志着社会网络研究开始了系统化和国际化的进程。
社会网络中的测量指标主要包括三种类型：对连带的测量、对个体的测量和对网络整体的测量。这些指标都是静态量，可以通过计算它们在不同时间的值，反映网络的变化趋势。
9
− 社会网络中连带的测量
网络指标
定义
例子
间接连接
两个行动者之间的连接路径需要通过一个或者多 A与B连接，B与C连接；所以A与C通过B
区分各种关系
• 即使是同一网络也可能存在不同的关系。在这个政府间组织网络中可能存在着贸易关系、同盟关系甚至敌对关系。哈夫纳伯顿等人重点关注这些国家在网络组织中的位置所产生的权力关系。

网络传播过程中的节点重要性度量

网络传播过程中的节点重要性度量在复杂网络的传播过程中，找到最有影响力的传播者对于控制系统的传播力和确保信息的有效扩散等方面有着十分重要的意义。

而即使对于同一动力学过程，不同的度量方法（如度、聚类系数等）在判断重要节点时往往有着不同的结果。

这篇文章介绍了八种不同的节点重要性度量方法，并在四种不同的实际网络中进行了流行病传播的模拟，通过计算这八种指标与节点传播能力的相关性来判断哪种方法更适合。

结果表明，特征向量中心性是与流行病传播相关性最强的度量方法，其次，度、接近中心性与k核也能很好地衡量流行病传播过程中的节点重要性。

关键词：复杂网络，节点重要性，流行病传播第一章引言在复杂网络的传播过程中，一般地，人们认为中心性较强的节点相比其他节点可以更快并且更大范围地将他们的影响扩散到整个网络中去，我们可以以此为依据判断网络中重要的节点。

目前，已经有许多用来度量网络传播过程中的节点重要性的方法被提出和被验证，但它们的结论并不一致，事实上，根本没有一个统一的方法来定义节点的“重要性”，每一个度量方法都是考虑了网络中一个特定的性质提出的，它们有着各自的优势和缺陷。

比如，介数和接近中心性是基于节点对之间的最短距离提出的，它们充分考虑了路径长度对于网络传播的影响，却在一定程度上忽略了其他可能的通路。

K核分解能找到网络中的hub集团，但也可能会忽略一些连接数较少却相对重要的节点。

为了验证在实际网络的传播过程中，哪些节点中心性度量方法在判断网络中最重要的传播者时更可靠，做了本次模拟和计算。

在这篇文章中，首先介绍了复杂网络研究背景，回顾了网络理论发展的历程，接着指出了度量网络传播过程中的节点重要性的现实意义，介绍了八种常见的中心性度量方法，它们分别是度中心性、平均邻居度、接近中心性、介数中心性、特征向量中心性、聚类系数、K核、网页排序。

为了说明在实际网络的传播过程中，这八种中心性量度在衡量节点的重要性问题上的可靠程度，接着在四个不同的实际网络中分别计算了它们与节点传播能力的相关性，其中节点的传播能力通过各节点流行病SIR传播后网络中康复者个数所占的比例来表示。

复杂网络中的节点中心性度量研究

复杂网络中的节点中心性度量研究复杂网络是由大量节点和连接它们的关系构成的网络结构，在各种实际应用中被广泛应用，例如社交网络、蛋白质相互作用网络和互联网等。

对于复杂网络的研究，节点的中心性度量是一个重要的方面，旨在评估网络中各个节点的重要性。

本文将探讨常见的节点中心性度量方法及其在复杂网络中的应用。

一. 度中心性（Degree Centrality）度中心性是最简单直观的节点中心性度量方法，它衡量的是一个节点在网络中的连接数量。

节点的度中心性越高，表示与其他节点有更多的连接。

度中心性可以通过计算节点的度数或归一化后的度数来进行量化。

然而，度中心性没有考虑到节点的位置和其他关联特征，因此可能无法准确反映节点的重要性。

二. 接近度中心性（Closeness Centrality）接近度中心性是衡量节点在网络中距离其他节点的平均路径长度的度量方法。

节点的接近度中心性越高，表示节点在网络中与其他节点的联系更紧密。

接近度中心性可以使用节点与其他节点之间的最短路径长度来计算，也可以计算节点到其他节点平均最短路径长度的倒数。

接近度中心性关注节点的整体可达性，但无法反映节点的局部影响力。

三. 介数中心性（Betweenness Centrality）介数中心性是衡量节点作为网络桥梁传递信息的程度的度量方法。

节点的介数中心性越高，表示节点在网络中扮演了更重要的角色。

介数中心性可以通过计算节点作为最短路径的中间节点出现的频率来进行度量。

介数中心性能够识别出节点在网络中的关键位置，对于检测网络的脆弱性和寻找关键节点非常有用。

四. 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）特征向量中心性是一种基于矩阵代数的节点中心性度量方法。

节点的特征向量中心性越高，表示节点在网络中的重要性越大。

特征向量中心性考虑了节点与其连接节点的中心性，与节点的连接的节点中心性越高，节点的特征向量中心性越高。

特征向量中心性适用于网络中存在的潜在控制关系的情况，可以解释节点的重要性和影响力。

ucinet核心度公式

ucinet核心度公式UCINet核心度公式是一种用于分析网络中节点重要性的指标。

UCINet是一种广泛使用的社会网络分析软件，它提供了多个核心度指标，帮助研究人员理解和评估网络中各个节点的中心性。

UCINet核心度公式的计算基于节点在网络中的连接情况。

以下是UCINet中几种常用的核心度公式：1. 度中心性（Degree Centrality）：度中心性衡量了节点与其他节点之间的连接数量。

度中心性越高，表示节点在网络中具有更多的连接。

例如，若某个节点的度中心性为10，说明该节点与其他节点均有10条连接。

2. 接近中心性（Closeness Centrality）：接近中心性衡量了节点与其他节点之间的距离。

距离是节点之间路径的长度，接近中心性越高表示节点与其他节点之间的距离越短。

若某个节点的接近中心性为0.5，说明该节点与其他节点的平均距离为2。

3. 中介中心性（Betweenness Centrality）：中介中心性衡量了节点在网络中作为信息传递的桥梁的程度。

中介中心性越高，表示节点在信息传递中扮演着更重要的角色。

例如，如果某个节点的中介中心性为0.3，说明该节点在网络中的信息传递中有30%的比例经过它。

4. 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）：特征向量中心性结合了节点自身的重要性和邻居节点的重要性。

节点与重要节点的连接会使得该节点的特征向量中心性提高。

如果一个节点连接到多个重要节点，那么它的特征向量中心性将更高。

UCINet核心度公式的计算可以帮助研究人员了解网络中节点的重要性和影响力。

这些指标可以被应用于各种领域，如社交网络分析、组织网络分析等。

准确理解和运用UCINet核心度公式将有助于深入研究网络中节点的角色和影响，并为进一步分析和决策提供支持。

影响节点的因素分析

影响节点的因素分析
影响节点的因素可以分为以下几个方面：
1. 节点的重要性：节点的重要性是指对整个网络的影响程度。

常用的度中心性、介数中心性、接近中心性等指标可以用来衡量节点的重要性。

2. 节点的度：节点的度是指与该节点相连接的边的数量。

节点的度越高，则表示它与其他节点之间的联系越多，对整个网络的信息传播和影响力可能更大。

3. 节点的位置：节点的位置是指节点在网络中的位置和结构。

例如，节点的位置是否属于网络的核心部分，是否属于网络的边缘部分等，都可能影响节点的影响力。

4. 节点的属性：节点的属性是指节点的特征和性质。

例如，节点的属性可以包括节点的年龄、性别、地理位置等信息，这些属性可能会影响节点在网络中的行为和影响力。

5. 节点间的连接关系：节点间的连接关系是指节点之间的边或链接。

节点之间的连接关系可以是直接连接，也可以是间接连接，这些连接关系可能会影响节点的传播能力和影响力。

6. 节点的行为和决策：节点的行为和决策是指节点在网络中的行为和决策。

节
点的行为和决策可能会受到节点自身的偏好、效用函数等因素的影响，从而影响节点的传播能力和影响力。

综上所述，节点的重要性、节点的度、节点的位置、节点的属性、节点间的连接关系、节点的行为和决策等因素都可以影响节点在网络中的传播能力和影响力。

《社会网络简介》课件

社会网络体系结构
1
社会网络的体系结构
社会网络可以分为个人网络、组织网络和全球网络等不同的体系结构。
2
社会网络的组织结构
社会网络的组织结构可以是分散式、星型、层次式和小世界结构等不同形式。
3
社会网络的分类
社会网络根据节点属性和关系类型的不同可以分为社交网络、学术网络和商业网络等多种分类。
社会网络的优势和劣势
社会网络分析方法
社会网络分析的基本概念
包括节点的度、介数和中介中心性等指标，对网络中节点的重要性进行评价。
社会网络分析的方法
社会网络分析的指标
包括数据收集、网络可视化和网络度量分析等方法，用于分析社会网络结构和特征。
包括聚集系数、中心度和路径长度等指标，用于描述节点之间的关系和网络的整体特征。
社会网络与人际关系的关系
人际关系是社会网络的基础，社会网络是人际关系的表现和拓展。
社会网络的特征
1 节点、连边
社会网络由节点和连边组成，节点表示个体，连边表示个体之间的关系。
2 密度、稀疏度
社会网络的密度表示节点之间连接的紧密程度，稀疏度表示节点之间连接的稀疏程度。
3 聚集性、传播性
社会网络中存在聚集性和传播性，即某些节点或信息的分布呈现集聚和传播的特点。
社会网络分析的应用
社会网络分析的定义
社会网络分析是研究社会关系网络结构和特征的一种方法，通过分析节点和连边的关系，揭示出网络中的核心节点和信息流动路径。
社会网络分析的研究内容
社会网络分析的研究内容包括网络结构、信息传播和社群发现社会网络分析可以应用在社交媒体分析、组织管理、市场推广和社会研究等领域。
《社会网络简介》PPT课件

中心度标注方法

中心度标注方法是一种用于衡量网络中节点重要性的方法。

它通过计算节点与其他节点之间的连接关系来确定节点的中心度。

常见的中心度标注方法包括：
1. 度中心度（Degree Centrality）：度中心度是指节点的度数，即与该节点直接相连的边的数量。

度中心度越高，表示节点在网络中的连接数量越多，因此节点的重要性也越高。

2. 接近中心度（Closeness Centrality）：接近中心度是指节点与其他节点之间的平均最短路径长度的倒数。

接近中心度越高，表示节点与其他节点之间的距离越短，节点在信息传播和影响力传播方面的能力也越强。

3. 介数中心度（Betweenness Centrality）：介数中心度是指节点在网络中所有最短路径中出现的次数。

介数中心度越高，表示节点在网络中扮演着连接不同节点之间的桥梁角色，对信息传播和影响力传播具有重要作用。

4. 特征向量中心度（Eigenvector Centrality）：特征向量中心度是指节点在网络中的连接数量以及与其他高度中心节点
的连接数量之和。

特征向量中心度越高，表示节点与其他重要节点之间的连接越多，节点的重要性也越高。

这些中心度标注方法可以根据具体的网络结构和研究目的选择使用，也可以结合多种中心度标注方法来综合评估节点的重要性。

计算复杂网络中节点重要性度量方法研究

计算复杂网络中节点重要性度量方法研究随着互联网的爆炸式增长，由网站、社交媒体和其他在线平台构成的网络越来越复杂。

在这样的网络中，每个节点都具有不同的功能和重要性。

计算节点的重要性度量是了解和优化网络的关键因素之一。

这篇文章将探讨计算复杂网络中节点重要性度量方法的研究现状和未来发展。

一、度中心性度中心性是衡量节点重要性的最简单的方法之一。

在网络上，度指的是与一个节点相连的边的数量。

节点的度越高，它的重要性越高。

度中心性是一个很好的起点，因为它容易计算和解释。

但是，度中心性存在一些不足之处。

度中心性可以被用来衡量节点与其他节点的连接程度，但它并不能考虑到节点在网络中的位置。

除此之外，在某些情况下，节点的度并不能充分反映其重要性。

因此，需要其他的指标来补充度中心性。

二、介数中心性介数中心性是一种度量节点在网络中的位置的度量方法。

它测量节点在网络中一些最短路径上出现的频率。

介数中心性需要计算每对节点之间的最短路径，并计算每个节点对其他节点之间的路径的贡献。

如果一个节点在贡献分析中得分较高，则说明它在网络中的位置更为重要。

介数中心性可以为网络中的通信提供重要信息。

这是因为节点之间的最短路径对于通信的高效性非常重要。

介数中心性还能够反映节点的“社交能力”，即节点在传统社会中所处的位置。

但在某些网络中，介数中心性的度量可能会出现问题。

在网络中，存在很多的中心节点，导致这些节点的介数中心性得分很高，其他节点的介数中心性则相对较低。

三、特征向量中心性特征向量中心性是另一种度量节点重要性的方法。

它基于矩阵理论，用于解决网络节点在位置上的不平衡问题。

特征向量中心性度量节点在连接到其他节点时的重要性，并考虑到其他节点的相对影响。

这种方法已经成功应用于众多实际问题中，如搜索引擎的排名等。

特征向量中心性的缺点是它需要求解网络总的估计值，这在大型网络中是非常困难的。

此外，特征向量中心性必须计算整个网络的特征向量，这是一项非常耗时的工作。

无线网络中节点重要性的研究

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无线网络中节点重要性的研究
张品陈磊，，姜亚光
（州电子科技大学通信工程学院，杭杭州３０１）１０８
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