一种基于离散数据从局部到全局的网络重构算法

• 作者: 徐翔 朱承 朱先强
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 网络重构 复杂网络 动力学 离散数据
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 物理学交叉学科及有关科学技术领域|INTERDISCIPLINARY PHYSICS AND RELATED AREAS OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
• 页码范围: 386-398
• 页数: 13页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.70.20201756

摘要

网络的结构和功能彼此相互影响,网络上的功能往往体现为网络上的动力学过程,网络上的动力学过程通过网络中的行为表象数据进行体现.因此,根据网络上可观测的相关数据对网络结构进行重构将成为可能.本文拟解决如何根据网络上可观测的离散数据还原网络拓扑结构的问题,提出了在网络局部利用每一条离散数据对应节点的相似程度来推测节点间发生连边的可能性,通过多条离散数据重构网络各个局部拓扑并将由多条数据得到的局部拓扑进行叠加,最终重构出整个网络的全局拓扑结构的算法.为了验证算法的可行性与准确性,在小世界、无标度和随机网络中进行了网络重构实验,通过在三种不同类型及不同规模的网络中进行网络重构实验可以看出,网络重构算法在不同类型网络中的表现也不同,且网络的平均度值也会影响网络重构算法对数据的要求.为了验证算法的适用性,对三个实际网络进行了网络重构实验,结果显示算法能够适用实际较大规模网络的重构.该算法具有很好的适用性和准确度,适合不同类型网络的拓扑结构重构场景.