網絡群體智能與突現計算

前言
概述篇
第1章 復雜網絡與網絡行為學
1.1 復雜網絡
1.2 網絡行為學
1.3 因特網網絡行為研究
1.3.1 網絡用戶層
1.3.2 網絡應用層
1.3.3 網絡設備層
1.4 因特網行為研究現狀小結
1.4.1 存在的問題
1.4.2 解決思路
1.5 本章小結
參考文獻
第2章 群體智能與突現計算
2.1 引言
2.2 群體智能
2.3 突現計算
2.3.1 突現及突現行為特性
2.3.2 突現計算的研究意義
2.3.3 突現計算的研究領域
2.3.4 突現計算的研究方向
2.3.5 突現計算的研究方法
2.4 突現計算研究現狀小結
2.4.1 存在的問題
2.4.2 解決思路
2.5 本書內容及構架
2.6 本章小結
參考文獻
方法篇
第3章 突現計算模型及突現行為
3.1 引言
3.2 常見突現計算模型簡介
3.2.1 Swarm模型
3.2.2 Vicsek模型
3.2.3 元胞自動機
3.3 Swarm系統(tǒng)定義及突現行為
3.3.1 Swarm系統(tǒng)定義
3.3.2 Swarm模型的算法實現
3.3.3 突現行為仿真和觀察
3.4 基于粒度的Swarm模型及突現行為
3.4.1 粒計算及其思想簡介
3.4.2 Granular-Swarm模型
3.4.3 模型仿真及突現行為觀察
3.4.4 突現行為分析
3.5 Vicsek模型改進及突現行為
3.5.1 WAR-Vicsek模型
3.5.2 模型仿真與突現行為觀察
3.6 本章小結
參考文獻
第4章 復雜系統(tǒng)突現性與其他特性
4.1 引言
4.2 復雜系統(tǒng)基本特性
4.2.1 非線性
4.2.2 自組織性
4.2.3 自適應性
4.2.4 穩(wěn)定性
4.2.5 混沌性
4.2.6 突現性
4.3 Swarm系統(tǒng)的穩(wěn)定性
4.3.1 李雅普諾夫系統(tǒng)穩(wěn)定性定義及判定方法
4.3.2 Swarm模型的系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
4.3.3 時延Swarm模型的穩(wěn)定性分析
4.4 Swarm系統(tǒng)的混沌性
4.4.1 系統(tǒng)混沌性評價方法
4.4.2 Swarm模型演化過程中的混沌性分析
4.4.3 突現發(fā)生時刻系統(tǒng)混沌性分析
4.5 Swarm系統(tǒng)的動力學特性
4.5.1 動力學特性定義
4.5.2 Swarm動力學參量定性分析
4.5.3 動力學參量的定量分析
4.5.4 突現的動力學判定方法
4.6 本章小結
參考文獻
第5章 突現行為的定量判定
5.1 引言
5.2 Swarm模型參數定量分析
5.3 Swarm突現行為的定量評價指標
5.3.1 Swarm突現產生因素
5.3.2 Swarm突現特征定量分析
5.3.3 定量評價指標相關性分析
5.3.4 定量評價指標挖掘和分析
5.4 Swarm定量指標有效性分析
5.4.1 Swarm定量研究問題
5.4.2 Swarm定量評價指標分類
5.4.3 Swarm定量指標的有效性驗證
5.4.4 定量指標的綜合評價效果
5.5 定量指標的普適性
5.5.1 Granular-Swarm模型
5.5.2 WAR-Vicsek模型
5.5.3 實際網絡應用
5.6 本章小結
參考文獻
網絡篇
第6章 因特網數據包傳輸行為建模和分析
6.1 引言
6.2 基于元胞自動機的網絡行為建模
6.2.1 元胞自動機與因特網的關聯性
6.2.2 速率調整機制下的一維元胞自動機模型
6.2.3 基于延遲反饋機制的一維元胞自動機模型
6.3 元胞自動機網絡模型仿真及行為分析
6.3.1 數據波行為
6.3.2 數據包傳輸同步行為
6.3.3 數據包傳輸自相似行為
6.3.4 數據包傳輸相變行為
6.4 無尺度元胞自動機模型
6.4.1 模型思想
6.4.2 模型具體描述
6.5 無尺度元胞自動機模型仿真及行為分析
6.5.1 數據包傳輸過程仿真及分析
6.5.2 不同規(guī)模網絡的數據包傳輸行為
6.5.3 不同機制下的無尺度元胞自動機數據包傳輸行為
6.6 本章小結
參考文獻
第7章 BitTorrent文件共享網絡行為分析
7.1 引言
7.2 BT網絡及其特點
7.2.1 BT網絡結構
7.2.2 BT網絡協(xié)議
7.2.3 與復雜系統(tǒng)的突現特征對比
7.3 BT網絡行為的建模與仿真
7.4 BT網絡流量特征研究
7.4.1 BT網絡流量的自相似特征
7.4.2 BT網絡流量的會話特征
7.5 BT文件共享網絡中節(jié)點的分布特征
7.5.1 BT網絡中節(jié)點的冪律分布特征
7.5.2 BT網絡中種子分布特征
7.6 BT網絡文件分發(fā)效率的極限
7.6.1 BT網絡分發(fā)效率的極限問題建模
7.6.2 極限時間的求解
7.7 友鄰選擇算法對文件分發(fā)效率的影響
7.7.1 算法簡介
7.7.2 模擬實驗與結果分析
7.8 本章小結
參考文獻
第8章 BBS社區(qū)演化及輿情分析
8.1 引言
8.2 BBS社區(qū)的演化規(guī)律
8.2.1 虛擬社區(qū)網絡構建
8.2.2 復雜網絡的結構度量
8.2.3 虛擬社區(qū)網絡演化特征分析
8.2.4 虛擬社區(qū)網絡的建模及仿真
8.3 BBS網絡輿情分類
8.3.1 問題提出
8.3.2 基于粗糙集和集成學習的分類模型
8.3.3 模型試驗及結果分析
8.4 BBS突發(fā)輿情預測
8.4.1 輿情數據分析
8.4.2 基于小世界網絡的BBS輿情預測模型
8.4.3 模型參數挖掘及仿真分析
8.5 網民意見演化
8.5.1 研究思路
8.5.2 基于小世界網絡的網絡輿論模型0
8.5.3 模型測試及分析
8.5.4 網絡輿論模型中的突現行為
8.6 本章小結
參考文獻
第9章 博客社區(qū)各尺度下網絡特性分析及社區(qū)劃分
9.1 引言
9.2 博客社區(qū)網絡構建及社區(qū)劃分
9.2.1 博客社區(qū)網絡構建
9.2.2 網絡尺度定義
9.3 博客社區(qū)網絡特性描述
9.4 博客社區(qū)各尺度下網絡特性分析
9.4.1 大尺度下網絡結構熵變化
9.4.2 中尺度與小尺度下節(jié)點度分布
9.4.3 中尺度與大尺度下富人俱樂部特性
9.4.4 中尺度與小尺度下聚類系數-度相關性
9.5 一種有向加權網的社區(qū)劃分算法
9.5.1 算法思想及描述
9.5.2 算法仿真及分析
9.6 本章小結
參考文獻
第10章 引文網網絡特性分析和主題計算
10.1 引言
10.2 引文網的網絡特性分析
10.2.1 引文網數據的抓取
10.2.2 構建引文網絡
10.2.3 網絡演化特征分析
10.3 引文網的主題計算
10.3.1 文獻重要性計算
10.3.2 社區(qū)主題概率計算
10.3.3 實測數據計算和分析
10.4 本章小結
參考文獻
第11章 結論與展望
11.1 突現計算領域
11.2 網絡群體智能領域
主要成果文獻列表
附錄
附錄1 Swarm模型源程序
附錄2 部分數據集