曲超 袁瑞芬 張國煉
(東莞理工學院 計算機學院,廣東東莞 523808)
?
網(wǎng)絡(luò)點邊對偶性變換及其性質(zhì)研究
曲超袁瑞芬張國煉
(東莞理工學院計算機學院,廣東東莞523808)
摘要:針對網(wǎng)絡(luò)拓撲變換提出了一種新的點邊對偶性變換方式,即將原始網(wǎng)絡(luò)中的邊映射為結(jié)點,結(jié)點映射為鄰接邊之間的多個二元關(guān)系。提出并證明了該變換的某些特性。通過實驗對相應(yīng)性質(zhì)在不同結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)加以驗證。
關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)拓撲;點邊對偶變換;復雜網(wǎng)絡(luò);網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)
目前,互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模越來越大,結(jié)點間相互作用復雜,其拓撲結(jié)構(gòu)基本上未知或未曾探索[1]。人們對描述真實系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)的研究經(jīng)歷了從歐幾里德格網(wǎng)到隨機圖,再到直到最近幾年發(fā)現(xiàn)的復雜網(wǎng)絡(luò)模型。小世界網(wǎng)絡(luò)和無標度網(wǎng)絡(luò)的發(fā)現(xiàn),掀起了復雜網(wǎng)絡(luò)的研究熱潮,同時也帶動了各種網(wǎng)絡(luò)拓撲應(yīng)用的蓬勃發(fā)展。其中對于網(wǎng)絡(luò)拓撲模型變換的研究主要應(yīng)用于交通網(wǎng)絡(luò)。其主要方法是將交通網(wǎng)絡(luò)抽象為復雜網(wǎng)絡(luò)的形式,這些復雜網(wǎng)絡(luò)是對交通網(wǎng)絡(luò)的映射,不同的抽象方法所獲得的復雜網(wǎng)絡(luò)圖,能夠從不同的角度反映出交通網(wǎng)絡(luò)的特點。其中主要包括:L-space、 C-space[2]、B-space[3]、P-space[4]、Primal Approach[5]以及Dual Approach[6]等。
上述的各類方法都是以邏輯概念做為變換依據(jù),例如Dual Approach方法,將若干個連續(xù)的同名道路視為一個結(jié)點,將道路的交叉路口映射為結(jié)點間邊,雖然能夠?qū)煌ňW(wǎng)絡(luò)加以描述,但未能將網(wǎng)絡(luò)信息與道路實體相聯(lián)系,導致在實際應(yīng)用中產(chǎn)生各種問題。
1復雜網(wǎng)絡(luò)的基本概念
復雜網(wǎng)絡(luò)的復雜性體現(xiàn)在兩個方面:其一,復雜網(wǎng)絡(luò)常常包含海量的結(jié)點,即結(jié)點數(shù)量非常龐大;其二,復雜網(wǎng)絡(luò)之間的連接關(guān)系通常較為復雜。其主要度量參數(shù)及含義如下。
1)度分布。結(jié)點vi的度ki被定義為與該結(jié)點連接的相鄰結(jié)點的數(shù)目,所有結(jié)點的度的平均值稱為網(wǎng)絡(luò)的平均度,記為
4)介數(shù)。介數(shù)通常分為邊介數(shù)和結(jié)點介數(shù)兩種。結(jié)點介數(shù)定義為網(wǎng)絡(luò)中所有最短路徑中經(jīng)過該結(jié)點的路徑的數(shù)目占最短路徑總數(shù)的比例。邊介數(shù)定義為網(wǎng)絡(luò)中所有最短路徑中經(jīng)過該邊的路徑的數(shù)目占最短路徑總數(shù)的比例。介數(shù)反映了相應(yīng)的結(jié)點或者邊在整個網(wǎng)絡(luò)中的作用和影響力,是一個重要的全局幾何量,具有很強的現(xiàn)實意義。根據(jù)結(jié)點和邊得介數(shù),能夠分析網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中任意一個結(jié)點和另外結(jié)點之間的關(guān)聯(lián),這種關(guān)聯(lián)被刪除或是失效時對整個系統(tǒng)的影響。
5)度和簇系數(shù)之間的相關(guān)性。網(wǎng)絡(luò)中度和簇系數(shù)之間的相關(guān)性被用來描述不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之間的差異,包括連接度不同的結(jié)點的相關(guān)性和結(jié)點的度與其簇系數(shù)之間的相關(guān)性。在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中,度和簇系數(shù)之間的相關(guān)性有助于分析系統(tǒng)的層次性和模塊程度。
用上述參數(shù)可以很方便地衡量現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)的特性。根據(jù)Newman的觀點[8],現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)大致分為四種:社會網(wǎng)絡(luò)、信息網(wǎng)絡(luò)、技術(shù)網(wǎng)絡(luò)和生物網(wǎng)絡(luò)。這四種網(wǎng)絡(luò)雖然各自具有不同的物理形式、彼此描述的系統(tǒng)各異、其結(jié)點和邊的定義差別也很大,但它們卻具有一些相同的特征:網(wǎng)絡(luò)結(jié)點間的作用很復雜,而且高度不規(guī)則;結(jié)點之間在度、簇系數(shù)、集中性等網(wǎng)絡(luò)特征度量方面表現(xiàn)出不對稱性,不同結(jié)點差異很大;盡管這些網(wǎng)絡(luò)大而復雜,結(jié)點間的平均距離卻很小,呈現(xiàn)出小世界特性。大量的實證研究表明:現(xiàn)實世界中的許多網(wǎng)絡(luò)具有下面三個共同特性:結(jié)點度服從度指數(shù)介于[2,3]的冪律分布;集聚程度高;結(jié)點間平均距離小。
2網(wǎng)絡(luò)點邊對偶變換
對于交通網(wǎng)絡(luò)模型,Dual方法將句法空間里同名的多條邊看做一個結(jié)點,不能全面地反映出的城市道路網(wǎng)絡(luò)的深層特性。為此提出一種更具普遍意義的點邊網(wǎng)絡(luò)對偶變換。
不同于對偶圖,對偶變換圖是將原圖G中的邊轉(zhuǎn)換為結(jié)點,G中的結(jié)點轉(zhuǎn)換為新圖中的邊集。同樣,不同于Dual Approach方法,點邊對偶變換圖將任意一條邊看作新圖中的一個點,而不是在句法空間里將同名的多條邊作為新圖中的一個點,該定義更具普遍性。由定義可知對偶變換圖具有如下性質(zhì):
定理1|V′|=|E|,即對偶變換圖G′的結(jié)點數(shù)等于原圖G中邊的條數(shù)。
證明 由定義可知該定理成立。
定理2G中的每一個結(jié)點在G′中轉(zhuǎn)化為一個團(clique),且任意兩個團之間沒有公共邊。
圖1 k3,k4,k5及其點邊對偶變換圖
推論1G中度為n的結(jié)點在G′中轉(zhuǎn)化為Kn。
推論2G′中由G中結(jié)點轉(zhuǎn)化的團兩兩之間最多只有一個公共點。
推論3G′中由G中度大于2的結(jié)點轉(zhuǎn)化的團都是極大團。
證明由定理2可知,G中度為di的結(jié)點vi在G′中轉(zhuǎn)化為團kdi,其度數(shù)為di*(di-1),又任意兩個團之間沒有公共邊,因此圖G′的度數(shù)和為所有團的度數(shù)和。
定理5表明在對偶變換后結(jié)點的簇系數(shù)不再依賴于對與目標結(jié)點相鄰的結(jié)點之間邊數(shù)的計數(shù),而是可以根據(jù)原始網(wǎng)絡(luò)結(jié)點的度來唯一確定。該性質(zhì)將對交通網(wǎng)絡(luò)的研究起到較為重要的作用。
3點邊對偶性變換的復雜網(wǎng)絡(luò)特性測試
對1 000個結(jié)點的隨機網(wǎng)絡(luò)[9]、小世界網(wǎng)絡(luò)[10]以及無標度網(wǎng)絡(luò)[11]進行點邊對偶性變換,并考察其度量參數(shù)。
圖2 隨機網(wǎng)絡(luò)及其變換圖的度分布
圖3(a)、(b)分別顯示了平均度為4、6、8的小世界網(wǎng)絡(luò)及其點邊轉(zhuǎn)換后的網(wǎng)絡(luò)的度分布情況。與隨機網(wǎng)絡(luò)相似,小世界網(wǎng)絡(luò)的度分布呈現(xiàn)正態(tài)分布的特性,因而其點邊轉(zhuǎn)換圖的度分布也表現(xiàn)為正態(tài)分布。
圖3 小世界網(wǎng)絡(luò)及其變換圖的度分
圖4 無標度網(wǎng)絡(luò)及其變換圖的度分布
圖4(a)、(b)分別顯示了平均度為4、6、8的無標度網(wǎng)絡(luò)及其點邊轉(zhuǎn)換后的網(wǎng)絡(luò)的度分布情況。由于無標度網(wǎng)絡(luò)度分布服從冪率分布,而冪率分布不具備線性可加性,因而點邊轉(zhuǎn)換后的網(wǎng)絡(luò)度分布并不符合馬太效應(yīng)。雖然如此,但從圖像中可以看出其度分布近似于冪率分布,導致該現(xiàn)象的原因有待進一步研究和探索。
以上網(wǎng)絡(luò)的簇系數(shù)及平均最短路徑長度如表1所示。
表1 簇系數(shù)及平均最短路徑長度
從表1可以看出,隨機網(wǎng)絡(luò)、小世界網(wǎng)絡(luò)和無標度網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過轉(zhuǎn)換后簇系數(shù)有所增大,其原因在于根據(jù)推論1,原始網(wǎng)絡(luò)的結(jié)點在轉(zhuǎn)換后的網(wǎng)絡(luò)中被轉(zhuǎn)換為若干團,因而導致簇系數(shù)有所增大。根據(jù)定理6可知平均最短路徑長度應(yīng)隨轉(zhuǎn)換有所增大,但其幅度并不會很大,表1也驗證了這一點。
4結(jié)論
網(wǎng)絡(luò)點邊對偶變換提供了一種新的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)研究方法。對于隨機網(wǎng)絡(luò)、小世界網(wǎng)絡(luò)該變換基本保持了原圖的度分布規(guī)律、簇系數(shù)和平均最短路徑長度;對于無標度網(wǎng)絡(luò),其簇系數(shù)和平均最短路徑長度仍能與原圖保持基本一致。所證明的性質(zhì)及實驗所的結(jié)論可應(yīng)用于交通網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、生物學研究以及政治、經(jīng)濟、管理等領(lǐng)域。該變換的更多性質(zhì)有待進一步研究和探索,在信息網(wǎng)絡(luò)模型中具有重要的研究價值。
參 考 文 獻
[1]Albert R, Barabasi A-L. Statistical mechanics of complex networks[J]. Reviews of Modern Physics, 2002, 74(1): 47-97.
[2]Ferber C V, Holovatch T, Holovatch Y, et al. Public transport networks: empirical analysis and modeling [J]. Eur Phys J: B, 2009,68(2): 261-275.
[3]Zhang P P, Chen K, He Y. Model and empirical study on some collaboration networks [J]. Phys: A, 2006,360(2): 599-616.
[4]Ferber C V, Holovatch T, Holovatch Y, et al. Network harness: metropolis public transport [J]. Phys: A, 2007, 380(1):585-591.
[5]Porta S, Crucitti P, Latora V. The network analysis of urban streets: a primal approach [J]. Envir Planning: B, 2006,33: 705-725.
[6]Porta S, Crucitti P, Latora V. The network analysis of urban street: a dual approach [J]. Phys: A, 2006, 369(2): 853-866.
[7]Watts D J, Strogatz S H. Collective dynamics of ‘small-world’ networks[J]. Nature, 1998, 393:440-442.
[8]Newman M E J. The structure and function of complex networks[J]. SIAM Review, 2003, 45(2):167-256.
[9]Vanhoucke M, Demeulemeester E, Herroelen W. A New Random Network Generator for Activity-on-the-Node Networks[J]. Journal of Scheduling, 2000, 6(1):1-23.
[10]Porter M A. Small-world network[J]. Scholarpedia, 2012, 7(2):1739.
[11]Cesar A H R, Barabási A L. Scale-free networks[J]. Encyclopedia of Genetics Genomics Proteomics & Informatics, 2008, 3(5):1716.
Vertex-Edge Duality Transformation for Network and Its Properties
QU ChaoYUAN RuifenZHANG Guodong
(Computer College, Dongguan University of Technology, Dongguan 523808, China)
AbstractThe paper proposes a new vertex-edge duality transformation method, that is, the edge mapping as a node, and the node mapping as a two element relationship between the adjacent edges, proving some properties about the duality transformation, and verifying the performance of the corresponding properties in different structures by experiments.
Key wordsnetwork topology; vertex-edge duality transformation; complex network; network properties
文章編號:1009-0312(2016)01-0001-06
中圖分類號:TP301
文獻標識碼:A
作者簡介:曲超(1979—),男,山東煙臺人,講師,主要從事數(shù)據(jù)挖掘、語義網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)等方面研究。
基金項目:東莞理工學院2014年大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目(201411819023)。
收稿日期:2015-07-08