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本篇节选自论文《网络空间用户行为的复杂网络特性研究》

作者:admin 发布时间:2020-03-11

本篇节选自论文《网络空间用户行为的复杂网络特性研究》

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今天推荐文章的作者是中国电子科学研究院专家姜亚文。本文节选自论文《网络空间用户行为的复杂网络特征研究》,发表在《中国电子科学院学报》2018年第1期。12,第 5 期。

摘要:网络用户行为与网络空间安全的关系十分密切。作为网络空间安全事件的发起者和传播者,网络用户的行为特征直接或间接地为网络空间安全事件的发生和传播提供了条件和途径。首先阐述了网络空间用户行为的概念,然后介绍了复杂网络的基本理论,包括复杂网络的典型特征。借助复杂网络的基本思想,将网络空间中的用户行为抽象为复杂网络模型,根据复杂网络的几个特点,研究网络空间中用户的行为特征。

关键词:复杂网络;无标度;模块化;小世界

介绍

赛博空间是陆地、海洋、空中和天空之外的第五维空间。它以“信息”和对“信息”的控制为主要对象,通过人类的认知和行为实现对“信息”的产生、存储、修改、交换和控制。使用和控制。网络空间用户行为与网络空间安全密切相关。作为网络空间安全事件的发起者和传播者,网络空间用户的行为特征直接或间接地为网络空间安全事件的发生和传播提供了条件和途径。

复杂网络理论作为近年来兴起的复杂性科学的重要组成部分,在自然界、人类社会、商业活动等各个方面都显示出其基本特征和重要成果。现实世界中一些实体之间可能存在某种联系,大规模连接的实体聚集在一起。随着研究人员对复杂网络研究的不断深入,人们越来越多地从网络的角度思考问题,从网络的角度理解周围的世界。与传统的随机网络不同,复杂网络具有“小世界[1]”、“无尺度[2]”、“模块[3]”、“分层[3]”、“有向加权[4]”等特点。

本文借助复杂网络的基本思想,将网络空间中用户的行为抽象为复杂网络模型,根据复杂网络的几个特点,研究用户在网络空间中的行为特征。实例验证表明,网络空间用户行为的复杂网络模型能够反映用户在网络空间的行为。获得了复杂网络的典型特征,为后续使用复杂网络研究工具和方法来衡量和评估用户在网络空间中的行为提供依据。

1 网络空间中的用户行为

与现实社会中人们的社会行为相对应,本文将发生在网络空间的行为称为网络空间的用户行为。

网络空间中的用户行为伴随着技术,一个可能的定义是:行为主体利用计算机网络应用程序和协议作为手段和方法来实现特定目标的有意识的活动。其中,各种网络应用是用户进行网络行为最直接的载体,网络协议是用户进行网络行为的工具。两者都能充分体现用户访问网络的目的和方式。使用的网络资源和使用的具体网络协议统称为网络空间中的用户行为[5]。

网络空间用户行为分析就是分析网络用户在网络应用过程中的行为特征、构成和规律。根据不同的研究目的和对象的数量,网络空间中的用户行为大致可以分为两类:个体自主行为和用户群体行为。

本文重点研究个体自主行为的复杂网络特征。由于用户群是由网络空间中的多个相互关联的用户组成的,个体自主行为的复杂网络特征也适用于用户群中多个用户的行为模式和规律。因此,涉及用户群体行为的复杂网络特征,本文不再赘述。

2 复杂网络特征

近年来,复杂网络的研究逐渐成为研究人员的热点。大量研究发现,复杂网络除了具有复杂的内部结构和结构特征外,还具有许多不同于传统随机网络的特殊性。如小世界特征[1]、无标度[2]、模块化[3]、层次[3]、方向权重[4]等。

2.1 复杂网络的小世界性质

小世界网络[1](图1)最早由Watts提出并在1998年发表在《》杂志上的一篇论文中,被称为小世界网络。现实世界中的很多网络都有这样一个特点:虽然网络中节点和边的规模很大,但是任意两个节点都可以通过有限的步数到达。这种特性称为小世界效应。

越来越多的研究表明,现实世界中的许多网络都具有小世界效应。1967年,美国社会学家在《今日心理学》杂志上提出了著名的六度分离定理:通过中间最多5个人,你可以与世界上任何人取得联系。大量经验证据表明,现实中的许多真实网络都表现出最小的最短平均路径和较大的聚合系数,而常规网络和随机网络理论则不具备这些特点。Watts 提出的小世界网络生成模型很好地满足了该模型可以构建平均路径更小、聚类系数更大的小世界网络的性质。

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图1 小世界网络[1]

2.2 复杂网络的无标度性质

传统随机网络和正则网络中节点的度分布呈钟形,即泊松分布(图2)。它们之间有尺度。此时节点度的平均值就是节点度分布的特征尺度,具有特征尺度的网络称为尺度网络。无标度网络 [2] 由 1999 年首次提出并发表,

它也被称为无标度网络或BA网络。越来越多的研究发现,无标度网络不具备标度网络的特征尺度,无标度网络中节点的度数分布服从幂律分布(图3):大多数节点的度数较小, 几个节点的度数很大。现实世界中的很多复杂网络,如论文引用网络、社会关系网络、生物信息网络、新陈代谢网络等,都具有幂律分布的特点,而且复杂网络的节点是异构的,所以这个特点也被称为作为复杂网络的无标度性质。

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图2 泊松分布示意图

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图3 幂律分布示意图

2.3 复杂网络的模块化特征

在复杂网络的许多基本统计属性中,模块化是最重要和最常见的属性之一。复杂网络的模块化是指在复杂网络中存在一个社区结构( ),同一社区内的节点之间连接密集,不同社区内的节点之间连接稀疏,如图4所示。在很多实际系统中现实世界中,不同的社区可能代表不同的含义。例如,在生物系统中,一个社区可能代表一个组织的一个功能单元;在生态系统中,一个群落可以代表一个生态子系统;在社会学系统中,一个社区可能代表受某种社会因素影响的一类人或一个群体。

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图 4 复杂网络的模块化 [3]

在现实世界的网络社区结构中,相互分离的社区很少出现,而且大多存在“重叠”的现象,如图5[7]所示,即存在一些重叠的节点属于多个社区同时进行。. 在各种实际网络中,这样的重叠节点起着极其重要的作用。例如,在人类疾病传播网络和计算机病毒传播网络中,重叠的节点在病毒传播过程中起到枢纽和链接的作用;在人类社会进行商品交易和货币流通的过程中,网络中重叠的节点也经常起到流通和交易之间的纽带作用。

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图 5 在线社区的重叠[7]

2.4 复杂网络的层次性质

复杂网络的社区结构揭示了复杂网络节点的模块化特征,模块之间的存在形式可能是多种多样的,如图6[8]所示,它代表了模块之间的层次特征。现实世界中的许多网络都有分层的社区结构。例如,在生物蛋白质网络中,这种分级群落结构在新陈代谢中起着关键作用。研究和发现这些关键部位可以促进人类疾病的研究和发展。开发新药。

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图 6 在线社区的层次结构[8]

2.5 复杂网络的有向加权特性

现实世界的网络往往不是简单的无向无权网络,因为网络中的边可能是有方向的,同时不同边的权重也可能不同,所以这种网络称为有向加权网络(图 7 [9])。例如,在博客网络中,网络中的每个节点代表一个用户,节点之间的边代表博客用户之间的链接。因为链接是有向的,所以博客网络是有向网络;此外,研究人员发现,现实世界网络中的边权重对网络的影响不容忽视。具有权重的网络可以更好地反映网络的本质结构特征。例如,在在线聊天网络中,网络的节点代表用户,节点之间的边代表用户之间的聊天行为。由于聊天双方的聊天时间和频率不同,为了描述这种差异,引入了边的权重,它是相对于失重网络而言的。,加权网络的权重保留了网络的很多固有信息,同时对网络的其他特性(如模块化)也有很大的影响。

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图 7 有向加权网络 [9]

3 网络用户行为的复杂网络特征

本节将网络空间用户的行为抽象为一个复杂的网络模型,结合上述复杂网络的特征,研究网络空间用户的行为特征。

3.1 网民行为的小世界

以网络用户单击网页中的网络链接为例。首先,万维网被抽象为一个巨大的虚拟网络,网页被抽象为网络中的节点。网页包含新闻、电影、图片、菜单、文档和指向另一个网页的链接等内容;网页之间的链接(统一的资源定位器URL)被抽象为网络中的边缘,通过这些链接(边缘),用户可以通过点击鼠标访问网络中的任何网页。这将网页上的所有内容组织成一个巨大的网络。

在他的书 Links - The New of [10] 中仔细研究了上述巨型网络中任意两个文档之间的距离。研究发现,网页之间的平均距离与网络的大小不匹配,网页平均距离的增加远慢于网络大小的增加。他们遵循一个简单的公式[10]:

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(1)

其中 N 是网络中的节点数网络聊天室模块设计,d 是平均网页间距。从上式可以看出,网页的平均间隔与网络节点数的对数成正比。因此,在大型网络中,虽然节点可以达到数十亿规模,但节点之间的间隔远小于节点总数,呈现出明显的小世界。

3.2 网络用户行为的无标度

以网络用户发送电子邮件为例。 在他的另一本书“: New in the Age of Big Data”[11] 中研究并阐述了他自己和其他用户的电子邮件模型。研究发现,“所有人的电子邮件都不符合泊松过程所描述的那种干巴巴的抛硬币节奏。取而代之的是,每个用户的电子邮件模型都与我的相似——它们充满了爆发,就像夏末的暴风雨天气一样,在电子邮件的轰炸之后总会有很长一段时间的沉默[11]”。换句话说,所有电子邮件模型都遵循幂律分布。此外,一些研究发现,不仅是电子邮件模型,网民在互联网上点击链接的行为也符合幂律分布,因为当网民浏览自己喜欢的网页时,他们永远不会每小时或每分钟点击一次,但是一旦他们进入该页面,他们就会用力点击,然后他们会离开数小时或数天,然后再次返回。因此,这显示了幂律分布的典型特征,即无标度。一旦出现无标度,大部分网络用户行为会在短时间内连续发生,出现所谓的“爆发点”。

3.3 网络用户行为的模块化特征

以互联网论坛为例,为了描述互联网用户点击论坛页面的模块特征,本节对论坛的部分功能页面进行提取和分类,如下图8所示。该图显示了一个由功能页面节点组成的网络。节点代表功能页面。如果两个页面之间存在超链接,则在这对节点之间添加一条边。

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图 8 用户行为的模块化

从上图可以看出,网络有一个明显的模块结构——社区(如图9所示),三种不同颜色的节点代表属于三个社区的节点。由于同一个社区内的功能页面之间的链接比社区之间的功能页面之间的链接要多,所以当网络用户通过点击功能页面进入社区a时,在接下来的一段时间内,用户会使用更大的概率仍然执行社区a内的相关操作,直到用户通过点击社区之间的链接跳转到其他社区b,然后在社区b内继续重复类似的过程。由此看来,网络用户的行为表现出明显的模块化特征。

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图 9 用户行为模块结构

为了描述网络用户行为模块的重叠,在上述网络论坛的例子中,增加了三个节点(关注话题、转发建议、下载应用),如图10所示。同理,如果三个页面等如果页面上有超链接网络聊天室模块设计,请在它们之间添加一条边。图 11 显示了添加节点后网络的社区划分。值得注意的是,新增节点同时划分为两个不同的社区,使得三个节点重叠节点,说明用户在三个节点中。行为(重叠行为)位于不同行为模块的重叠处,用户可以通过这些重叠的行为从一个功能模块跳转到另一个功能模块。

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图 10. 用户行为的重叠

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图 11. 用户行为的重叠社区结构

3.4 网络用户行为的层次特征

上述BBS的功能模块全部展示出来,如图12所示。从图中可以看出,示例中每个大功能下都有很多小的子功能,呈现出明显的树形结构,并且不同叶节点位于树的不同层。每个功能也表现出明显的层次特征。

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图 12 用户行为层次结构

3.5 网络用户行为的有向加权属性

以网络用户发送邮件和点击链接为例,由于邮件的发送和网络链接是有方向性的,相应的网络用户行为也是有方向性的;发送的次数和点击链接的频率不同,因此不同用户行为的权重也不同。用户行为的权重可以更好地代表复杂网络用户行为分析中行为的本质特征。

结语

本文将网络空间中用户的行为抽象为复杂网络模型,然后将网络空间中用户行为的特征与复杂网络的特征(小世界、无标度、模块化、分层和加权)进行比较。 )。实例表明,网络空间用户行为的复杂网络模型具有上述复杂网络的典型特征,为后续使用复杂网络研究方法测量和评价网络空间用户行为提供了依据。

参考:

[1]DJ 瓦茨,上海。《小世界》[J]., 1998, 393(6684): 440-442.

[2] 阿尔,R. . [J]., 1999, 286(5439):509-512.

[3] M, ME J. in and .Proc Natl Acad Sci, 2002, 99(12):7821-7826。

[4] D,密歇根州。中的链接。[J]. 2004, 93(26):.

[5] 杨政. 基于流量识别的网络用户行为分析[D].重庆:重庆大学,2009。

[6] 吴伟. 网络空间与通信网络安全问题研究[J]. 中国电子科学院学报, 2011, 6(5):473-476.

[7]帕拉 G 等人。[J]., 2005, 435(7043):814-818.

[8] 王小凡,刘亚兵. 复杂网络中的社区结构算法综述[J].电子科技大学学报, 2009, 38(5): 537-543.

[9] 唐昊峰等。有向加权复杂网络的抗毁性测度研究[J]. 计算机工程, 2013, 39(1): 23-28.

[10] ,徐斌译。连接网络的新科学[M]。湖南:湖南科学技术出版社,2007。

[11] ,马辉译。爆炸与大数据时代预测未来的新思维[M]. 北京:中国人民大学出版社,2012。

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