基于复杂网络拓扑性质的网络态势预测方法

2018年第01期

关键词:
网络态势预测;复杂网络;拓扑性质;模态复现;级别特征值

Keywords
network situation prediction;complex network;topological properties;pattern recurrence;level characteristic values
摘要
     为揭示网络态势时间序列的动力学特征和变化规律,提出一种基于复杂网络拓扑性质的网络态势预测方法.对网络态势时间序列进行粗粒化处理、节点编码和网络连边以构建态势复杂网络,利用点强度、强度分布、介数中心性、加权聚类系数、平均路径长度等复杂网络拓扑指标分析网络态势变化的规律,并基于模态复现的思想进行网络态势预测.实验结果表明:态势复杂网络节点之间的转换主要通过少数关键节点进行,网络态势的变化具有幂律性、群聚性和短程相关性;与现有预测方法相比,本文方法无需复杂的样本训练和参数优化过程,在状态预测方面具有较高的准确率.


本文地址:www.fabiao.net/content-16-6347-1.html

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