社交网络模型的研究.pdf

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1、中国科学技术大学博士学位论社交网络模型的研究作者姓名:学科专业:导师姓名:完成时间:又吴增海物理电子学王砚方教授宋克柱副教授二O一二年五月八曰UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationfordoctor’SdegreeResearchonthemodeIofsocialnetworkAuthor’SName:WuZenghaiSpeciality:PhysicalElectronicsSupervisor:ProfessorWangYanfang1’’1‘PlnlS

2、hedtlme:AssociateProfessorSongKeZhuMay8m,2012嗍2㈣2洲0嗍6㈣2ⅢⅢⅢⅢ■-㈣2肿Y中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除己特另,JDN以标注和致谢的地方外,论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均己在论文中作了明确的说明。作者签名:旦!藿逡签字日期:

3、/2o/2、莎、侈中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一,学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学

4、拥有学位论文的部分使用权,即:学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅,可以将学位论文编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。妲亿开口保密(——年)作者签名:签字日期:曼蝗逸丝!羔:厶:笪导师签名:2丝盔签字日期:兰!!三二!二苎摘要摘要因特网已经融入到人们的经济、文化、生活中,因而如何保障因特网生态系统的积极、健康发展是全人类的大事。传统的基于防火墙、数据融合的

5、网络安全研究方法已经遇到其瓶颈,而从复杂网络的研究方法和思路入手来研究新型的社交网络问题,将其看成一个开放的复杂巨系统来研究,摒弃还原论、先验模型、玩偶模型等研究方法,为我们提供了新方法和思路。本文的研究内容主要包括:1.研究了传统的因特网模型,并指出其问题,进而提出了“层析模型”,并从流参量、流图、应用层三个层次对社交网络进行层析;2.研究用于关键流参数、流图结构和社交网络社团结构、话题提取的数学算法;3.提出了基于层析模型的社交网络行为分析系统的实现方案,并给出了其实现的关键技术,即基于FPGA的双流水线正则表达式匹配和基

6、于GPU的数学算法并行加速。本文结构安排如下:第一章作为绪论,首先简介了因特网的发展历程,通过实例分析指出因特网已经进入了社交网时代,传统的研究方法受到了极大的挑战,研究结果与网络的实际发展渐行渐远。在此基础上指出在社交网络时代,通过复杂系统理论的指导来研究因特网模型的必要性和重要性,进而指出本文的主要研究内容和研究方法。第二章介绍了复杂网络的基本概念和原理,分析了已有的因特网网络模型(拓扑模型和优化模型),并指出了其存在的问题。第三章介绍了开放的复杂巨系统理论,人类行为动力学的研究,以及模型中需要用到的数学工具,作为提出因特

7、网层析模型的理论基础。第四章以开放的复杂巨系统为基础提出了因特网的层析模型,层析模型是建立在人的行为之上的模型,行为是流的聚类。通过数学方法提取流信息,进而得到人的行为,并对行为进行分析和预测。第五章通过对因特网上采集的实际邮件通信数据的分析和解释,例证了层析模型。第六章提出了基于层析的社交网络行为系统实现的方案,并在FPGA和GPU上实现了系统的关键技术和算法,以满足系统在骨干网上运行时所面临的高带宽和实时性的要求。摘要第七章是论文的总结和展望,对整篇论文进行了总结,阐述了论文的创新之处和亮点,并展望了进一步的研究方向和研究

8、内容。关键词:因特网、社交网络、复杂网络和系统、层析模型、矩阵分解IIAbstractABSTRACTInternetisahugeandcomplexartificialsystemintegratedfromallhumanwisdomandresourceswhichmakesitdifficulttobeseparatedfromhuman’Seconomies,culturesandlives,andthereforehowtoprotectthepositiveandhealthydevelopmentoftheI

9、nternetecosystemisanimportantthingforthewholemankind.Traditionalnetworksecuritymethodslikefirewall,datafusionmethodhasencounteredaproblem.

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