Combinatorial and Algorithmic Aspects of Networking网络的组合与算法问题/2004年会议录 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Lopez-Ortiz, Alejandro; Hamel, Angele;

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2005-9

价格:474.60元

装帧:

isbn号码:9783540278733

丛书系列:

图书标签:

• 组合数学
• 算法
• 网络
• 网络优化
• 图论
• 计算复杂性
• 离散数学
• 计算机网络
• 数据通信
• 会议录

《计算科学前沿：网络结构、性能与优化》 概览 本书汇集了来自全球顶尖研究机构的学者们在网络科学领域的前沿研究成果，聚焦于网络结构、性能分析、鲁棒性以及新兴网络应用中的关键问题。本书涵盖了从理论建模到实际应用的广泛主题，旨在为读者提供对现代复杂网络理解的深入洞察，并探讨解决网络面临的挑战的新兴方法。本书特别关注网络结构的涌现特性、信息传播动力学、网络鲁棒性与脆弱性分析，以及在社交网络、生物网络、信息网络等不同领域内的应用。 详细内容 第一部分：网络结构与动力学 1. 复杂网络的拓扑属性与生成模型 本部分深入探讨了复杂网络的核心特性，包括度分布、聚类系数、平均路径长度、社群结构等。研究人员利用数学建模和统计分析工具，揭示了真实世界网络（如互联网、社交网络、生物分子网络）普遍存在的无标度、小世界等非平凡拓扑特征。 无标度网络： 重点分析了无标度网络的统计特性，即度分布遵循幂律。讨论了连接优先、增长模型等生成无标度网络的经典模型，并探讨了这些模型在解释真实网络形成机制上的局限性。引入了具有竞争连接、节点老化等更精细机制的扩展模型，以捕捉网络演化的动态过程。 小世界网络： 介绍了小世界现象的数学定义与度量方法，并分析了 Watts-Strogatz 模型等生成小世界网络的经典方法。探讨了小世界特性对信息传播、疾病扩散等动力学过程的影响。研究了如何在不同类型的网络中检测和量化小世界特性，以及其在网络设计中的意义。 社群结构检测与分析： 详尽阐述了各种社群检测算法，如模块度最大化、谱聚类、标签传播算法等。讨论了不同算法在处理不同规模和结构复杂度的网络时的优缺点。分析了社群结构对网络功能、信息流动、协同行为等的重要性，并展示了社群分析在社交网络、蛋白质相互作用网络中的应用案例。 网络演化模型： 关注网络结构随时间演化的动态过程。研究了连接倾向、节点删除与添加、复制、重连等多种演化机制。探讨了这些机制如何共同作用，塑造出具有特定拓扑属性的网络。分析了基于代理的模拟方法在网络演化研究中的应用。 2. 信息传播与动力学过程 本部分将研究重点放在网络中信息的传播、疾病的扩散、意见的形成等动力学现象。利用统计物理学、微分方程、马尔可夫链等工具，对这些过程进行建模和分析。 SIR、SIS 模型及其扩展： 详细讨论了经典的 SIR（易感-感染-康复）和 SIS（易感-感染-易感）模型，以及它们在网络上的离散和连续时间变体。分析了网络结构（如度分布、社群结构）对传播动力学的影响，例如关键节点的识别、传播阈值等。 信息传播的阈值模型： 探讨了不同类型的传播模型，特别是阈值模型，如 Independent Cascade Model (ICM) 和 Linear Threshold Model (LTM)。分析了这些模型在社交网络中的应用，例如影响最大化问题。研究了如何通过节点或边属性来预测传播的范围和速度。 Opinion Formation Dynamics： 研究了网络中个体意见如何相互影响并最终趋于一致的动力学过程。讨论了 DeGroot 模型、Friedman 模型等经典模型，并分析了不同社交互动规则、噪声、个体异质性对最终意见分布的影响。 网络上的扩散过程： 探讨了除信息和疾病传播以外的其他扩散现象，例如创新扩散、技术采纳等。分析了网络结构在促进或阻碍扩散过程中的作用。 第二部分：网络性能与优化 3. 网络鲁棒性与脆弱性分析 在日益复杂和互联互通的网络环境中，理解和增强网络的鲁棒性至关重要。本部分研究了网络在节点或连接失效情况下的性能衰减，并探讨了提高网络韧性的策略。 节点/边失效模型： 分析了不同类型的节点/边失效，包括随机失效和针对性攻击。研究了节点度、中心性等拓扑指标与节点重要性之间的关系。 网络连通性度量： 探讨了多种衡量网络连通性的指标，如连通分支的大小、平均连通路径长度、最大连通子图的大小等。分析了在节点/边失效后这些指标的变化规律。 网络拥塞与负载均衡： 研究了网络中的数据流量分配和拥塞控制问题。分析了不同路由策略对网络性能的影响，如时延、吞吐量。探讨了负载均衡算法的设计与优化。 鲁棒性增强策略： 提出了多种提高网络鲁棒性的方法，包括冗余设计、自愈机制、抗攻击路由等。分析了这些策略的有效性和成本。 4. 网络中的优化问题 本部分聚焦于在各种网络环境中出现的优化问题，涉及资源分配、路径规划、网络设计等。 影响最大化问题： 在社交网络中，如何选择一组种子节点，以最大化信息传播的范围。探讨了贪婪算法、概率模型以及针对不同传播模型的最优算法。 网络覆盖问题： 如何选择最少的节点或边来覆盖整个网络或特定区域。分析了近似算法和精确算法在不同网络结构下的性能。 网络流量工程： 如何优化网络流量的分配，以最小化拥塞、时延，或最大化吞吐量。研究了基于流量预测的动态路由和资源分配策略。 最短路径与多路径路由： 探讨了在复杂网络中寻找最短路径的算法，如 Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法，以及在考虑容量、拥塞等因素下的多路径路由问题。 第三部分：新兴网络应用与前沿研究 5. 社交网络分析与应用 社交网络已成为理解人类社会互动、信息传播、舆论形成的重要平台。本部分深入探讨了社交网络的结构特征、用户行为建模以及在营销、政治、公共卫生等领域的应用。 用户群体划分与影响力分析： 利用社群检测算法识别社交网络中的用户群体，并分析个体在信息传播中的影响力。 情感分析与舆论监测： 探讨了如何利用自然语言处理技术分析社交媒体上的文本信息，捕捉用户情绪，并监测舆论走向。 社交推荐系统： 如何利用用户的社交关系和行为数据，进行个性化商品、内容或服务的推荐。 6. 生物网络与系统生物学 生物分子网络，如蛋白质-蛋白质相互作用网络、基因调控网络，是理解生命活动的基础。本部分研究了这些网络的拓扑结构、功能模块以及在疾病诊断和药物研发中的应用。 蛋白质相互作用网络分析： 识别蛋白质复合物，分析关键蛋白质节点，并预测蛋白质功能。 基因调控网络推断： 利用实验数据推断基因之间的调控关系，理解细胞信号传导通路。 网络在疾病建模中的应用： 利用生物网络模型研究疾病发生发展的机制，并为药物靶点发现提供线索。 7. 信息网络与互联网结构 互联网的规模和复杂性使其成为网络科学研究的重要对象。本部分关注互联网的拓扑结构、演化规律以及与之相关的网络安全问题。 互联网自治系统 (AS) 级拓扑分析： 研究互联网骨干网的连接结构，分析其鲁棒性和演化模式。 内容分发网络 (CDN) 优化： 探讨如何通过优化服务器部署和内容缓存策略，提高用户访问速度和体验。 网络流量测量与分析： 研究互联网流量的分布特性，以及恶意流量和网络攻击的检测方法。 8. 新兴网络形态与挑战 随着物联网、5G通信、区块链等技术的发展，网络形态日新月异。本部分探讨了这些新兴网络带来的新的研究课题和挑战。 物联网 (IoT) 网络： 研究海量设备连接下的网络管理、数据安全和隐私保护问题。 无线传感器网络 (WSN)： 探讨 WSN 的拓扑设计、能量效率和信息融合算法。 区块链网络： 分析区块链的分布式共识机制、安全性和可扩展性问题。 总结 《计算科学前沿：网络结构、性能与优化》全面而深入地探讨了网络科学的理论基础、分析工具和应用前景。本书汇集了跨学科的研究视角，为理解和解决我们日益互联的世界中出现的各种网络挑战提供了丰富的见解和创新的方法。本书适合对网络科学、计算机科学、复杂系统、数据科学等领域感兴趣的研究人员、工程师和高级学生阅读。

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