摘要
复杂网络能够对各种自然、社会系统进行建模，网络的拓扑结构能够反映真实系统的功能和特性，其中网络模体是许多真实网络中显著的拓扑特性。网络模体与网络异质性紧密相关，这意味着网络中各个节点的重要度不尽相同，对于关键节点的识别能够为提高系统鲁棒性和保障系统功能提供针对性建议。海运网络承载了全球超过80%的贸易量，识别其中的关键节点，有助于分析港口和国家在贸易中的战略地位，进而为维护贸易体系的稳定提供参考。本文研究了真实网络的拓扑结构，提出了三种关键节点识别方法，并将其应用于海运网络，主要研究内容和成果如下： 提出了基于三元闭包模体的关键节点识别方法。首先，证明了节点重要度不仅与本身的度中心性有关，同时还与其所在的三元闭包模体有关。其次，衡量了各个三元闭包模体的重要度，根据模体权重和节点度来识别出网络中的关键节点。最后，在六个真实网络中，进行了鲁棒性实验和传播实验，结果表明该方法优于度中心性、K-shell分解、WL中心性和映射熵方法。 提出了基于两跳双连通结构的关键节点识别方法。首先，提出了两跳双连通结构的定义，该结构由三元闭包模体组合而来，并兼具鲁棒性和高效性。其次，证明了节点重要度与其所在的两跳双连通结构有关。通过两种方法来评估节点重要度：节点在所有两跳双连通结构中出现的次数，以及所在两跳双连通结构影响力之和。最后，对比了本文提出的三种方法，并验证了方法的有效性。结果表明两跳双连通结构能够反映更全面的网络拓扑信息，利于更有效地评估节点重要度，从而识别关键节点。 探索了关键节点识别在海运网络上的应用价值。首先，根据班轮运输数据构建了海运网络，发现两跳双连通结构是其显著的拓扑特征，能有效预测双边贸易量和多边贸易群，为合理制定区域贸易协定提供理论依据。其次，识别了海运网络中的关键节点，验证了这些节点对维护网络鲁棒性的重要性，证明了这些节点是吞吐量较大的港口，说明增强节点连通的鲁棒和高效程度能够提高港口吞吐量，进而促进区域贸易。
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