移动社交网络的多重分形性质研究

摘要

移动社交网络(Mobile Social Networks，MSNs)是指个人使用智能设备等移动终端访问服务器，以实现多用户之间的互动以及信息分享与交流的新型社交网络。对MSNs的网络拓扑特性及应用的研究是目前研究的一个热点。本文将重点研究MSNs多重分形特性并提出了计算方法。
　　首先，对传统盒数法进行了比较，分析了其中的优劣情况，并且对其因进行分析，由于MSNs结构随时间的动态发展，把两相连节点间的平均相遇时长作为边的权重，从而把MSNs转化为加权网络。
　　其次，在网络的分析中，发现了分形的网络存在较强的异配性，利用分形维度和模块度互斥的性质，基于模块度最小的原则来构建盒子，再对盒子进行计数来计算社交网络的分形维度，提出了基于模块度的分形维度计算方法(Box Covering algorithm based on Modularity,BCM)，并与传统的分形维度计算方法相比，能够得到更少的盒子数。在社交网络中进行了仿真实验，结果证明了BCM算法的有效性。
　　最后，在仿真实验中发现在一些的时间段内网络的分形结果不够明显，通过分析之后我们引进了多重分析方法，在同尺度下对盒数的分布的均匀性进行分析，证实了在网络的分形效果不明显的时间段内，是由于其内部结构存在多重分形特征。

目录

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3 本文研究内容

1.4 本文结构

第2章 MSNs网络特性与分形算法概述

2.1 MSNs网络特性

2.2 分形简介

2.3 加权模型

2.4加权算法盒数法性能比较

2.5本章小节

第3章 基于模块度的MSNs的分形计算方法

3.1 MSNs的分形特征

3.2 网络模块度的定义

3.3 基于模块度的分形维度计算方法

3.4本章小节

第4章 MSNs的多重分形特征研究

4.1 多重分形定义

4.2 MSNs中的多重分形计算方法

4.3 数据分析与实验结果

4.4 本章小节

第5章 总结与展望

5.1 全文总结

5.2 研究展望

参考文献

攻读硕士学位期间参与课题情况

攻读硕士学位期间发表论文情况

致谢

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