山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(BS2009DX005) 作品数:4 被引量:13 H指数:2 相关作者: 马英红 王秀凤 张晓东 李慧嘉 王学凯 更多>> 相关机构: 山东师范大学 上海交通大学 更多>> 发文基金: 山东省优秀中青年科学家科研奖励基金 国家自然科学基金 山东省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 社会学 经济管理 更多>>
基于加权网络模块强度的社团划分 被引量:6 2013年 为了更好地将社交网络中的社团结构识别出来,努力实现社团结构的自然划分,在对模块度参数重新定义的基础上,提出了一种基于加权网络模块强度的社团划分算法。该算法的复杂性较低,能有效地完成加权复杂网络的社团划分。实验的模拟和仿真证实了算法的可行性和有效性。 王秀凤 马英红关键词:复杂系统 社团划分 社交网络 赋权网络中的弱化免疫研究 被引量:5 2010年 随着复杂网络在社会经济管理领域应用研究的发展,信息扩散或谣言传播及相应的传播控制也得到了人们的广泛关注.本文定义了边赋权网络中的控制行为——弱化免疫,即通过降低免疫节点所关联的边的权值,同时保持免疫后网络节点间的连接畅通,可使整个网络保持一定效率下的正常运行的免疫策略;其次,建立基于病毒传播SI模型上的弱化免疫模型,给出加权网络中弱化免疫下的谣言密度演化规律.最后研究加权网络中基于弱化免疫下的目标免疫策略,并分析弱化免疫网络同步性能,对加权网络中谣言传播和免疫策略等相关参数进行数值模拟,表明理论模型的可行性以及免疫策略的合理性. 马英红 李慧嘉 张晓东关键词:加权网络 谣言传播 一种基于聚集系数的复杂网络社团划分算法 被引量:2 2012年 社团划分算法是复杂网络研究中的一个热点问题,为发现复杂网络中的社团结构,更好的研究复杂网络的社团性质,本文利用网络中聚集系数提出了一种新的社团划分的算法,该算法综合运用复杂网络中点和边的信息,根据节点和边的聚集系数,计算出节点间的连接紧密程度,由局部到整体来划分出所有的社团结构。传统的复杂网络社团划分算法通过获得全局网络的信息,但随着网络规模的增加,获得全局网络的信息的难度也随之增加,本文提出的新算法避免这一难度所带来的问题。将该算法应用到Zachary空手道俱乐部网络和海豚社会网络,测试结果证明了该算法的可行性。 王学凯 马英红关键词:复杂网络 社团划分 Binary Tree Petersen网络性质及算法研究 2010年 基于Petersen图,提出了Binary Tree Petersen的网络结构,并对其特性进行了研究,证明了Binary Tree Petersen网络具有正则性以及良好的可扩展性,同时还具有比RP(k)、2-DToms更短的直径和良好的并行能力.另外,还基于Binary Tree Petersen网络分别给出了其上的单播和广播路由算法,证明了通信效率都为2j+4. 纪鸿飞 马英红关键词:PETERSEN图 BINARY TREE 路由算法