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复杂网络的若干应用研究

潘浩  
【摘要】:随着社会进步以及互联网络的发展,信息传播的空间已经突破了物理空间的限制,人们之间的联系也愈加紧密,同时人类社会已经离不开软件系统,各种复杂网络系统充斥着我们的生活中。目前,复杂网络理论在网络控制、网络演化、网络信息挖掘、网络缺陷挖掘、网络预测以及网络动力学上取得了很好的研究效果。本文主要利用复杂网络理论,研究了社交网络中知识传播过程,并在此基础上提出一种基于交互网络的合作学习模式以提升线下学习的效果;此外利用复杂网络研究软件网络的演化规律,为对大型复杂软件内部结构研究提出新的研究方法,具体如下:1.基于复杂网络理论,研究了社交网络中知识传播过程:基于人们喜欢将知识传播给熟人这一常见的社会现象,提出了一种基于友谊的利他激励知识传播模型(SIH模型)。通过对均值场方程进行二阶导,分析了易感个体和感染个体的变化的影响因素,即影响知识传播者和知识接收者进行知识传播的影响原因;通过仿真实验,在网络中分析不同网络拓扑结构特征对知识传播的影响,提高知识传播效果。2.在基于友谊的利他激励知识传播模型研究基础之上,提出一种基于交互网络的协作学习模式:首先通过开发了一个基于WIFI热点的移动应用程序,用于收集个体之间的交互时间,从而构建交互网络;并将学生个体之间的交互行为习惯用于协作学习中,构建基于交互网络的协作学习模式;在为期两年的教学实验中,通过计算12个不同班级不同阶段的成绩表现,验证了该学习模式能够在课堂学习之外取得一定的作用。3.利用复杂网络理论研究软件网络的结构特征和演化特征:针对目前模块化软件开发模式,探索软件架构的演变使用对象类之间的依赖关系构建软件网络;同时提出一种基于网络中心性的盒子计数法,计算不同软件网络中不同模块的分形维数,分析软件网络模块功能的覆盖程度。此外针对软件模块之间的功能差异性,构建了不同软件以及同一软件不同版本的软件网络,分析了多重分形特征与软件模块差异性的关系。


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