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2025-09-29
社会网络算法的优化方法
【摘要】：1）BA网络算法初始设定m0个孤立节点。此算法来自于对分子网络中蛋白质组织结构的分析。研究发现，对于交互和规律的网络来说，高度连接的蛋白质连接被系统的抑制，然而在那些处于高度连接和稀少连接之间的蛋白质结构却没有被抑制。表3-1算法1表3-2算法23）中心分析中心性分析用来检测网络中的关键点以及对网络元素进行排序。
1）BA网络算法
初始设定m0个孤立节点。然后不断引入新的节点。每次引入一个新的节点，均连接到m个已经存在的节点上，这里的m≤m0。该文取m＝m0＝4，新节点和一个已经存在的节点i相连的概率
采用优先连接机理，满足如下关系：
其中节点i的度为ki节点j的度为kj。
2）Maslov-Sneppen重新布线
Maslov-Sneppen重新布线算法可以操作网络结构并且保持人群中的网络连接的数量、每个稳定主体连接的数量。此算法来自于对分子网络中蛋白质组织结构的分析。研究发现，对于交互和规律的网络来说，高度连接的蛋白质连接被系统的抑制，然而在那些处于高度连接和稀少连接之间的蛋白质结构却没有被抑制。这种影响减少了细胞不同功能的模块之间的串音，并通过本地化有害扰乱增强了一个网络的整体健壮性。为了更好进行试验，Maslov与Sneppen提出了一种连线的方式，可以在随机连线的同时保持每个节点的出入度，这种算法首先随机选取定向边的两端点，A→B和C→D，然后这两边就会重新连线，变成A与D连接，C与D连接的状态。然而，如果这些新连接中有连接已经存在于该网络，这步就被跳过，新的一对连接将会被选择。
表3-1 算法1
表3-2 算法2
3）中心分析
中心性分析用来检测网络中的关键点以及对网络元素进行排序。对于复杂网络分析，几种方法应当同时考虑。依据各种标准提出了许多中心性指标来判定网络中哪些节点比其他节点更重要。(https://www.chuimin.cn)
（1）度中心方法（Degree Centrality）
基于思想：重要顶点是那些拥有与其他顶点有较多的连接边数的顶点。
方法：
ki是顶点i的度。
（2）邻近中心方法（Closeness Centrality CC）
基于最小距离的概念，即顶点i的中心值是从i到其余顶点j经过边的最小数目。
Li是顶点i到其他顶点的平均距离
（3）中间中心性分析（Between Centrality）
点的中间中心度刻画的是一个节点控制网络中其他节点的能力。如果一个节点处于许多对其他节点之间的最短途径上，该点就具有较高的中间中心度，它能起到沟通其他行动者的中介作用。中间中心度大的节点可以通过自身对信息传播的控制而影响整个网络的信息传播。
此算法由NetLogo扩展包NW extension实现（场景四）。
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