m基于BBV网络的节点强度分布算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下：

2.算法涉及理论知识概要

  随着互联网的发展和数据规模的不断增大，网络科学在各个领域中得到了广泛应用。在网络科学中，节点强度是一个重要的指标，它用于描述一个节点在网络中的重要性或中心性。本文提出了一种基于BBV网络的节点强度分布算法，该算法通过对网络结构的分析和节点间的相互作用，计算了每个节点的强度，并对节点强度进行了分布。我们对该算法进行了实验验证，结果表明该算法能够有效地计算节点强度，提高网络分析的准确性和可靠性。
 随着互联网的发展和数据规模的不断增大，网络科学在各个领域中得到了广泛应用。网络科学研究的主要目标是分析和理解网络结构和网络中节点之间的相互作用。在网络科学中，节点强度是一个重要的指标，它用于描述一个节点在网络中的重要性或中心性。节点强度通常被用来分析社交网络、蛋白质相互作用网络和交通网络等不同类型的网络。
  在传统的网络分析中，节点强度通常是通过计算节点的度数（即节点的连接数）来确定的。然而，节点的度数并不总是能够准确地反映节点的重要性。例如，在一个社交网络中，一个人的朋友可能比其他人的朋友更有影响力，因此该人的节点强度应该比其他人的节点强度更高。因此，需要一种更加准确的方法来计算节点强度。
  提出了一种基于BBV网络的节点强度分布算法。BBV网络是一种基于社交网络的模型，它可以模拟社交网络中的节点之间的相互作用。该算法通过对网络结构的分析和节点间的相互作用，计算了每个节点的强度，并对节点强度进行了分布。我们对该算法进行了实验验证，结果表明该算法能够有效地计算节点强度，提高网络分析的准确性和可靠性。
    在网络科学中，节点强度是一个重要的指标，它用于描述一个节点在网络中的重要性或中心性。传统的节点强度计算方法是基于节点的度数，即节点的连接数。然而，节点的度数并不总是能够准确地反映节点的重要性。因此，需要一种更加准确的方法来计算节点强度。
   目前，有许多研究人员提出了不同的节点强度计算方法。例如，Katz centrality是一种基于节点之间的相互作用的中心性度量方法。PageRank是一种基于节点之间的链接关系的中心性度量方法。Betweenness centrality是一种基于节点在网络中的位置和影响力的中心性度量方法。这些方法都可以用来计算节点强度，但它们都有一些局限性。
  BBV网络是一种基于社交网络的模型，它可以模拟社交网络中的节点之间的相互作用。BBV网络模型是基于以下假设构建的：在社交网络中，节点之间的相互作用取决于节点之间的社交关系、节点之间的相似性和节点之间的影响力。BBV网络模型可以描述这些因素之间的相互作用，并生成一个模拟社交网络的网络结构。
   为每个节点指定一个随机的属性向量，其中每个属性代表节点的某个特征，例如性别、年龄、职业等。计算每对节点之间的相似度。相似度是通过计算节点的属性向量之间的余弦相似度来计算的。基于相似度，为每对节点之间分配一个随机的相互作用强度。
   基于相互作用强度，生成一个连接矩阵，其中每个元素代表节点之间的连接强度。连接矩阵是一个n×n的矩阵，其中n是节点的数量。
   基于连接矩阵，生成一个网络结构。网络结构是一个图，其中每个节点代表一个人，每条边代表两个人之间的交互。
  节点强度分布算法是基于BBV网络模型的，它通过对网络结构的分析和节点间的相互作用来计算每个节点的强度，并对节点强度进行分布。计算每个节点的连接度。连接度是一个节点连接的节点数。
  根据节点的连接度和相互作用强度计算每个节点的强度。节点的强度是由节点的连接度和相互作用强度的加权和计算得出的,将所有节点的强度排序，并将它们分为不同的等级。等级的数量可以根据需要进行调整。统计每个等级中节点的数量，得到节点强度的分布。
    为了验证节点强度分布算法的有效性，我们在BBV网络模型上进行了实验。我们使用了一个包含1000个节点的BBV网络模型，并随机分配了节点之间的相互作用强度。我们使用了Matlab软件实现了该算法，并在同一台计算机上运行了100次实验。

3.MATLAB核心程序

Num    = 16;
C0     = 2;
Weight = C0 - C0*eye(Num);  
 
for ij = Num:2000
    ij 
    %权值和
    Wsum   = sum(Weight);
    B1     = find(Wsum); 
    B1_L   = length(B1);
    %选择连接
    k      = [0,cumsum(Wsum(B1)/sum(Wsum(B1)))];     
    %选择连接点
    Weight = [Weight,zeros(Num,1)];
    Weight = [Weight;zeros(1,Num+1)];  
    %连接第1个节点
    Per1   = rand; 
    for i=1:B1_L
..................................................................
    end
    %连接第2个节点
    Per2   = rand;
    while(k(i1)<=Per2 & k(i1+1)>Per2)
    Per2   =rand;
    end
    
    for i=1:B1_L
        if(k(i)<=Per2 & k(i+1)>Per2)
          i2=i;
          Weight(Num+1,B1(i2))=C0;
          %增边
          Weight(B1(i2),Num+1)=C0;  
          %权变
          Wsum=sum(Weight);  
          for j=1:Num
              if Weight(B1(i2),j)~=0
                 Weight(B1(i2),j)=Weight(B1(i2),j)+Weight(B1(i2),j)*C0/Wsum(B1(i2));
                 Weight(j,B1(i2))=Weight(j,B1(i2))+Weight(j,B1(i2))*C0/Wsum(B1(i2)); 
              end
          end
          break;
        end
    end
    Num=Num+1;
end