复杂网络鲁棒性研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

项目摘要

Taking Internet, life network and social network as the study examples, network science has been studied for 15 years and made important progress in a small world, scale free and the emergence. Network robustness is becoming a hot spot in current study. Based on the achievement of a previous NSFC project Network Data Mining Method, This research will focus on network robustness, using the physics atom model and the field method and extending the innovation of cloud model and topology potential method. The study issues include physical properties of the distribution of nodes and edges, mapping and the importance measurement of nodes and edges, the community discovery based on topology potential method, the network collapse mechanism, the attack cost and selective attack strategies. As the result, the new strategies and algorithms with maximum damage effect and minimum attack cost will be concluded, and will be examined on social networks and community groups on the Internet, which could be used as a kind of new methodology for the Cyberwar.
以互联网、生命网络和社会网络等为研究对象的网络科学兴起已经15年了,在小世界、无标度和涌现等方面取得了重要进展,网络鲁棒性研究正在成为热点。本项目采用物理学中原子模型和场的方法,在已完成并获得"优秀"评价的面上项目"网络化数据挖掘方法研究"的基础上,深化云模型和拓扑势等创新成果,围绕复杂网络的鲁棒性问题,研究节点和边的分布规律、节点和边的物理属性映射及重要性度量、社区发现的拓扑势方法、网络崩溃机理、攻击代价和选择性攻击策略等内容,并针对互联网上的社交网络和社区群体进行鲁棒性印证,努力探寻毁伤效果最大、攻击代价最低的策略与算法,也为赛柏战(Cyberwar)提供新的方法。

结项摘要

以互联网、生命网络和社会网络等为研究对象的网络科学兴起已经15 年了,在小世界、无标度和涌现等方面取得了重要进展,网络鲁棒性研究正在成为热点。本项目采.用物理学中原子模型和场的方法,在已完成并获得“优秀”评价的面上项目“网络化数据挖掘方法研究”的基础上,深化云模型和拓扑势等创新成果,围绕复杂网络的鲁棒性问题,研究节点和边的分布规律、节点和边的物理属性映射及重要性度量、社区发现的拓扑势方法、网络崩溃机理、攻击代价和选择性攻击策略等内容,并针对互联网上的社交网络和社区群体进行鲁棒性印证,努力探寻毁伤效果最大、攻击代价最低的策略与算法,也为赛柏战(Cyberwar)提供新的方法。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(2)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
一种中心节点攻击行为下的分形和无尺度复杂网络模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Science China Information Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李德毅
  • 通讯作者:
    李德毅
城市道路智能驾驶的接力导航策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of China University of Posts and Telecommunications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李德毅
  • 通讯作者:
    李德毅
一种澄清复杂网络中复杂关系的简单模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Scientific Reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    李德毅
  • 通讯作者:
    李德毅
一种基于因子图模型的半监督社区发现方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    ActaAutomaticaSinica
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄立威;李彩萍;张海粟
  • 通讯作者:
    张海粟
社会信息合并的增强推荐系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Journal of ZhejiangUniversity: Science C
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李德毅
  • 通讯作者:
    李德毅

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其他文献

一维正态云的概率统计分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    信息与控制, 2007年02期,已录用待发表
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    罗自强, 张光卫;李德毅
  • 通讯作者:
    李德毅
维基的词条质量检测研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    武汉大学学报(信息科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李德毅;张海粟;王树良;伍爵博
  • 通讯作者:
    伍爵博
基于拓扑势的网络热点话题发现研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    军事运筹与系统工程
  • 影响因子:
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  • 作者:
    淦文燕;刘常昱;李德毅
  • 通讯作者:
    李德毅
一种新的复杂网络演化机制研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机研究与发展, Vol.44 Supp.1, 2007年1月
  • 影响因子:
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  • 作者:
    胡钢锋;李德毅;陈桂生;李兵
  • 通讯作者:
    李兵
论正态云模型的普适性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国工程科学, Vol.6(8):28-34, 2004年8月
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李德毅;刘常昱
  • 通讯作者:
    刘常昱

其他文献

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李德毅的其他基金

网络化数据挖掘方法研究
  • 批准号:
    60675032
  • 批准年份:
    2006
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
数据挖掘中若干基础理论问题研究
  • 批准号:
    60375016
  • 批准年份:
    2003
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
数据开采中的知识表示和知识发现方法研究
  • 批准号:
    69975024
  • 批准年份:
    1999
  • 资助金额:
    12.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
三级倒立摆系统的定性控制机理与实现
  • 批准号:
    69775016
  • 批准年份:
    1997
  • 资助金额:
    12.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
数据库中的知识发现研究
  • 批准号:
    69272031
  • 批准年份:
    1992
  • 资助金额:
    5.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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相似海外基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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