复杂网络上的信息传播

近年来,复杂网络科学快速发展,运用复杂网络可以对信息传播的影响因素及对信息传播的控制进行探索。本文对复杂网络上信息传播的特点以及如何有效控制信息传播进行了探索。 本文的主要研究工作如下: 1.研究复杂网络上信息传播的初值敏感性。本文分别针对均匀网络和非均匀网络这两种情形进行了探讨。运用Matlab仿真工具分析了均匀网络和非均匀网络上的传播范围和传播率、传播范围和平均度的关系。 2.研究复杂网络上信息传播的代价。本文提出用最小代价进行信息传播,并结合图论知识和复杂网络知识来分析复杂网络上的传播问题。运用迪克斯特拉算法和弗洛伊得算法求解网络路径。引入最小代价树来研究传播问题。运用普里姆算法和科茹斯克尔算法来构造最小代价树。 3.研究复杂网络上的传播方式,提出了集散节点传播策略。以较高概率选择采用网络中的集散节点做为目标,利用这些节点对其它节点的影响力提高信息传播效果。首次运用分割度来分析复杂网络上的传播行为。本文给出了一种搜索网络中完全子图的方法。运用度分布指数来判断传播问题。根据复杂网络的度分布指数的范围来决定抑制传播的不同方式。 4.研究复杂网络上信息传播的稳定、效率和代价,以及三者之间的关系。提出了建立信息传播的稳定、效率和代价之间的良好平衡。分析了网络的结构和网络的性能之间的关系,发现网络的性能可以通过改变其拓扑结构来提高。研究在最小的传播代价的条件下,如何设计一个可以进行有效传播的网络,给出了这种网络具有的统计性质。构建了最优网络模型,分析最优网络模型的性质,发现通过优化后,网络的信息传输效率明显提高了。