کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
5102957 1480102 2017 11 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Empirical research on evolutionary behavior of covert network with preference measurement
ترجمه فارسی عنوان
تحقیقات تجربی در مورد رفتار تکاملی شبکه مخفی با اندازه گیری ترجیحات
کلمات کلیدی
اندازه گیری ترجیحات، شبکه مخفی دینامیک تکاملی، رفتار فردی،
ترجمه چکیده
یک عنصر کلیدی برای مطالعه تکامل توپولوژیک شبکه مخفی، رفتارهای فردی است که موجب پویایی تکامل شبکه شبکه مخفی می شود. در این مقاله، ما یک روش اندازه گیری ترجیحات بهبود یافته را پیشنهاد دادیم و آن را برای تجزیه و تحلیل سه رفتار تکاملی یک شبکه پنهان واقعی یعنی افزودن گره، حذف گره و تشکیل پیوند استفاده کردیم. آزمایش شبیه سازی نشان داد که روش بهبود یافته در شبکه کوچک سازمانی قوی است. مطالعه تجربی نشان می دهد الگوی خاصی از رفتارهای تکاملی با ارائه پشتیبانی مستقیم کمی از اندازه گیری های ترجیحی. سپس ویژگی های اندازه گیری شده از درجه به ویژگی های چند گره گسترش می یابد. نتایج نشان می دهد که ترجیحات رفتارهای مختلف از توزیع های مختلف با گرایش خطی یا غیر خطی در فرآیند بر اساس نوع ویژگی گره پیروی می کنند. ما نتیجه گرفتیم که مدل شبکه عمومی بدون مقیاس، برای مدل سازی روند تکاملی شبکه مخفی مناسب نیست.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه ریاضیات فیزیک ریاضی
چکیده انگلیسی
A key ingredient of studying the topological evolution of covert network is the individual behaviors which generate the evolutionary dynamics of covert organizational network. In this paper, we proposed an improved preference measurement method and used it to analyze three evolutionary behaviors of a real covert network, namely node addition, node deletion and link formation. Simulation experiment demonstrated that the improved method is robust on the small organizational network. The empirical study showed the specific pattern of evolutionary behaviors by offering direct quantitative support from preferential measurement. The measured property is then extended from degree to multiple node properties. The results indicate that the preferences of different behaviors follow different distributions with linear or nonlinear tendency across the process according to the type of node property. We conclude that the general scale-free network model is not suitable to model the evolutionary process of covert network.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications - Volume 471, 1 April 2017, Pages 33-43
نویسندگان
, , ,