基于不同划分优度的因特网拓扑聚合特征
郭宇春
魏巍
姜浩
1.北京交通大学电子信息工程学院,北京,1000442.北京交通大学电子信息工程学院,北京,1000443.北京交通大学电子信息工程学院,北京,100044
摘要：因特网拓扑的社区聚合特征对网络性能具有重要影响.本文选取两种不同的社区划分算法:基于模块度Q的MOME算法与基于伸缩变换覆盖测度SCM的SACA算法,利用10年实际测量数据,对因特网AS层拓扑分别进行社区划分,获得的社区结构具有显著差异,究其根源在于两种算法采用的社区划分优度不同.分析发现:微小社区占大多数的幂律分布以及社区结构以星型为主的现象是SCM测度自身限制的效果.基于模块度Q的社区划分显示因特网拓扑聚合程度显著且呈增长趋势,社区规模随网络规模增长,社区结构以稠密的非星结构为主.研究表明,设计适当的社区划分优度及划分算法对于正确理解实际网络真实聚合特征具有重要意义.
关键词：因特网AS层拓扑社区结构聚合特征模块度Q伸缩变换覆盖测度SCM
分类号：TP393.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(60772043)国家重点基础研究发展计划（973计划）(973;2007CB307101)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 81-85,90 )
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