51、网络通信与社交网络影响力算法研究

网络通信与社交网络影响力算法研究

在当今数字化的时代，网络通信和社交网络影响力的研究变得至关重要。一方面，VoIP（网络电话）在不同网络环境下的性能影响着人们的通信质量；另一方面，社交网络中如何高效地找到具有最大影响力的节点，对于企业的营销和信息传播具有重要意义。

一、VoIP在IPv4和IPv6to4隧道网络中的性能研究

1. 实验设置

   • 网络连接 ：IPv6计算机通过IPv4网络连接，使用RIPng路由协议将IPv6计算机连接到路由器（Cisco 2811），路由器再连接到校园的IPv4网络，并在路由器中配置了IPv6to4隧道机制。
   • 硬件与软件 ：使用Intel® Core™ 2 Duo 6300 1.87 GHz处理器、2.00 GB RAM的Windows Vista和Windows 7操作系统，以及Intel Pro/100 S桌面适配器网卡和Western Digital Caviar SE 160 GB硬盘。为确保实验的一致性，使用相同的硬件，并通过CPU - Z工具检查组件的一致性。同时，使用两个交换机和cat5e快速以太网电缆连接计算机到网络。
   • 数据生成与测量工具 ：选择D - ITG（分布式互联网流量生成器）来生成和评估VoIP数据包。它支持IPv4和IPv6流量以及多种操作系统，能为不同的VoIP编解码器生成固定帧大小和每秒数据包数。具体编解码器参数如下表所示：
     | Codecs | Samples | Frame - size | Packets (per sec) |
     | ---- | ---- | ---- | ---- |
     | G.711.1 | 1 | 80 | 100 |
     | G.711.2 | 2 | 80 | 50 |
     | G.729.2 | 2 | 10 | 50 |
     | G.729.3 | 3 | 10 | 33 |
     | G.723.1 | 1 | 30 | 26 |

2. 实验过程

   • 使用D - ITG的命令模式版本，在一台工作站上安装D - ITG发送器，在另一台工作站上安装D - ITG接收器。
   • 同时进行10个流量（每个流量相当于一个VoIP呼叫）的实验，每个流量包含1000个编解码器数据包，从工作站发送到目的地。
   • 使用脚本生成10个同时的流量，并重复实验10次以上以获得平均结果。

3. 实验结果

   • RTT（往返时间）延迟 ：
     • 对于IPv4，Windows Vista和Windows 7上所有编解码器的RTT测量值非常接近，差异小于0.01毫秒。
     • G.723.1编解码器在IPv4上的RTT性能最佳，约为0.45毫秒；G.711.2编解码器在IPv6to4隧道上的RTT最高，约为0.8毫秒。
     • IPv6to4隧道在每个编解码器性能上增加了约0.1毫秒的额外RTT，这是由于创建IPv6to4隧道的额外延迟。
   • 抖动 ：
     • 对于IPv4，除G.711.1编解码器外，Windows Vista的抖动高于Windows 7。
     • G.729.3编解码器在Windows 7和IPv4下的抖动最小，约为0.075毫秒；G.711.1编解码器在Windows 7和IPv6to4下的抖动最大，约为0.195毫秒。
     • IPv6to4隧道网络的抖动和延迟性能比纯IPv4网络差，主要是因为需要在发送端封装和在接收端解封装。
   • 吞吐量 ：
     • G.711.1和G.711.2编解码器的吞吐量为655 - 688Kbps，远高于G.723.1、G.729.2和G.729.3编解码器的77 - 110Kbps。
     • G.711.1编解码器在Windows Vista上的吞吐量最高，约为688.3kbps；G.723.1编解码器在Windows Vista上的吞吐量最低，约为77.4kbps。
     • Windows 7和Windows Vista在IPv6to4隧道上的吞吐量几乎相同，除了G.711.2编解码器有2.1kbps的差异。IPv4和IPv6to4隧道在两种操作系统上使用所有编解码器的性能大致相同。

二、社交网络中影响力最大化的PageRank启发式算法研究

1. 背景与问题提出

   • 随着WEB2.0的发展，在线社交网络成为信息共享和传播的重要方式。社交网络为企业营销提供了巨大的商业机会，因此如何在大规模社交网络中高效地找到具有最大影响力的种子节点成为研究的焦点。
   • 影响力最大化问题是一个离散优化问题，已被证明是NP - 难问题。早期的研究提出了原始的贪心近似算法，后来又有基于子模性函数理论的贪心CELF优化算法等。

2. 信息传播模型

   • 独立级联模型（IC） ：网络被建模为无向图，节点有活跃或非活跃两种状态，活跃节点以恒定影响因子p（0 < p < 1）激活非活跃节点。
   • 加权级联模型（WC） ：与IC类似，但社交网络被建模为有向图，节点的影响因子为1/dv，其中dv是节点v的度。
   • 线性阈值模型（LT） ：节点v被随机分配一个阈值，并受到每个邻居w的权重影响，节点v被激活的条件是其活跃邻居的总权重大于阈值。

3. 影响力最大化算法

   • 经典贪心CELF算法 ：
     • 第一轮计算集合U中每个节点的影响力，选择影响力最大的节点作为第一个种子节点并从U中移除。
     • 第二轮选择剩余的种子节点，每次选择时，根据影响力函数的子模性计算集合U中少量节点的影响力，选择U中影响力最大的节点。
   • High - PageRank贪心算法（HPR Greedy） ：
     • 基本思想是在高PageRank节点的小部分中搜索种子节点。
     • 伪代码如下：

Algorithm HPR Greedy
Initialize: S = /0, M = 50, σ(•) = NULL
Input: r
Step1:
    if (G is Gu) G−→Gb; // Gu is undirected network, Gb is bipartite network.
    Ranking all nodes’ influence by PageRank;
    Choosing top r% nodes into U;
    Computing and saving σ(w) of each node w in U;
    Choosing the most influence node n into S and removing it from U;
Step2:
    for(i = 1; i++; i < M - 1){
        Choosing the most influence node j in U
        Computing σ(j)=σ(S + j)-σ(S);
        Set flag = σ(j), sn = j;
        for(Every node in U){
            if(flag < σ(z){///node z in U
                Computing σ(z)=σ(S + z)-σ(S);
                If(flag < σ(z))
                    Set flag = σ(S + z)-σ(S), sn = z;
            }
        Set sn−→S and remove sn from U;
    }

4. 实验结果与讨论
   • 数据集 ：使用来自论文共享网站arXiv的两个真实社交网络数据集，分别是NetHEPT（高能物理理论部分，1991 - 2003年的论文，包含15,233个节点和58,891条边）和NetPHY（物理部分，包含37,154个节点和231,584条边）。
   • 实验设置 ：在同一台PC（CPU为2.53GH Intel Core Duo E7200，内存为2GB）上进行所有实验。将HPR Greedy的r%设置为1%，与经典算法（贪心CELF、NewGreedy和MixGreedy）在IC、WC和LT模型下进行比较，IC模型中的影响因子p为0.01，种子节点数为50，每个节点计算20,000次以确保影响力的准确性。
   • 实验结果 ：
     • IC模型 ：HPR Greedy 01和其他三种贪心算法的影响力增长曲线几乎重叠，影响力差异小于1%。HPR Greedy 01的运行时间比Greedy在NetHEPT上减少75%，在NetPHY上减少64%，也明显快于MixGreedy和NewGreedy。NewGreedy和MixGreedy不稳定。
     • WC模型 ：HPR Greedy 01的影响力与其他贪心算法几乎重叠，差异小于1.5%。HPR Greedy 01比Greedy运行更快，在NetHEPT和NetPHY上分别节省55.6%和48.5%的运行时间。NewGreedy的性能较差，比Greedy慢。
     • LT模型 ：HPR Greedy 01在NetHEPT和NetPHY上的性能与Greedy相当，MixGreedyWc也获得了与Greedy相同的影响力。但MixGreedyIc在NetHEPT上与Greedy的影响力差距很小，在NetPHY上差距变大，仅获得Greedy 76.1%的影响力，说明MixGreedy在LT模型中运行不太好。

综上所述，在VoIP网络性能研究中，我们了解到IPv6to4隧道虽然在一定程度上实现了IPv6与IPv4的连接，但会增加延迟和抖动；不同的编解码器在不同的网络和操作系统下表现各异。在社交网络影响力最大化研究中，HPR Greedy算法在不损失影响力的情况下，显著减少了搜索时间，具有更好的可扩展性，为社交网络营销和信息传播提供了更高效的解决方案。

网络通信与社交网络影响力算法研究

三、技术点分析与对比

1. VoIP编解码器性能对比

   • 延迟方面 ：不同编解码器在不同网络和操作系统下的RTT差异明显。G.723.1在IPv4网络中表现出较低的RTT，这可能与其编解码算法的特性有关，使得数据包在传输过程中的处理时间较短。而G.711.2在IPv6to4隧道中RTT较高，主要是因为隧道机制带来的额外封装和解封装操作增加了延迟。
   • 抖动方面 ：G.729.3编解码器凭借其较小的帧大小，在抖动性能上表现出色。较小的帧大小意味着数据包在网络中传输时更容易被处理和排序，减少了数据包到达时间的波动。而其他编解码器由于帧大小较大，在网络拥塞或隧道机制的影响下，抖动问题更为突出。
   • 吞吐量方面 ：G.711.1和G.711.2编解码器提供了较高的带宽，适合对数据传输速率要求较高的场景。这是因为它们的编码方式能够在单位时间内传输更多的数据。而G.723.1、G.729.2和G.729.3编解码器虽然带宽较低，但在一些对带宽要求不高的场景中，如资源受限的网络环境，也能发挥其作用。

2. 影响力最大化算法对比

   • 搜索时间 ：HPR Greedy算法通过在高PageRank节点的小部分中搜索种子节点，大大减少了搜索空间，从而显著降低了搜索时间。相比之下，经典贪心CELF算法需要在整个节点集合U中进行搜索，尤其是在大规模社交网络中，搜索时间会显著增加。NewGreedy和MixGreedy算法虽然在某些情况下对贪心算法进行了优化，但在搜索时间上仍然不如HPR Greedy算法稳定和高效。
   • 影响力效果 ：从实验结果来看，HPR Greedy算法在不损失影响力的情况下，能够达到与经典贪心CELF算法相近的效果。这说明基于PageRank的节点筛选方法能够有效地找到具有较大影响力的种子节点。而MixGreedy算法在LT模型中的表现不佳，说明该算法在不同的信息传播模型下的适应性存在一定的局限性。

四、操作步骤总结

1. VoIP性能测试操作步骤

   • 网络搭建 ：
     • 将IPv6计算机通过IPv6地址和RIPng路由协议连接到路由器（Cisco 2811）。
     • 将路由器连接到校园的IPv4网络，并在路由器中配置IPv6to4隧道机制。
   • 硬件与软件准备 ：
     • 准备Intel® Core™ 2 Duo 6300 1.87 GHz处理器、2.00 GB RAM的Windows Vista和Windows 7操作系统的工作站。
     • 安装Intel Pro/100 S桌面适配器网卡和Western Digital Caviar SE 160 GB硬盘。
     • 使用CPU - Z工具检查两台工作站的硬件组件是否一致。
     • 使用两个交换机和cat5e快速以太网电缆将工作站连接到网络。
   • 数据生成与实验执行 ：
     • 在一台工作站上安装D - ITG发送器，在另一台工作站上安装D - ITG接收器。
     • 使用脚本生成10个同时的流量，每个流量包含1000个编解码器数据包。
     • 重复实验10次以上，记录每次实验的延迟、抖动和吞吐量数据。
     • 对实验数据进行分析和比较，得出不同编解码器在不同网络和操作系统下的性能结论。

2. 社交网络影响力最大化算法操作步骤

   • 经典贪心CELF算法 ：
     • 计算集合U中每个节点的影响力。
     • 选择影响力最大的节点作为第一个种子节点，并从U中移除。
     • 重复以下步骤，直到选择到所需数量的种子节点：
       • 根据影响力函数的子模性，计算集合U中少量节点的影响力。
       • 选择U中影响力最大的节点作为下一个种子节点，并从U中移除。
   • HPR Greedy算法 ：

Algorithm HPR Greedy
Initialize: S = /0, M = 50, σ(•) = NULL
Input: r
Step1:
    if (G is Gu) G−→Gb; // Gu is undirected network, Gb is bipartite network.
    Ranking all nodes’ influence by PageRank;
    Choosing top r% nodes into U;
    Computing and saving σ(w) of each node w in U;
    Choosing the most influence node n into S and removing it from U;
Step2:
    for(i = 1; i++; i < M - 1){
        Choosing the most influence node j in U
        Computing σ(j)=σ(S + j)-σ(S);
        Set flag = σ(j), sn = j;
        for(Every node in U){
            if(flag < σ(z){///node z in U
                Computing σ(z)=σ(S + z)-σ(S);
                If(flag < σ(z))
                    Set flag = σ(S + z)-σ(S), sn = z;
            }
        Set sn−→S and remove sn from U;
    }

    - 具体操作如下：
        - 如果网络是无向网络Gu，将其转换为二分网络Gb。
        - 使用PageRank算法对所有节点的影响力进行排序。
        - 选择排名前r%的节点组成集合U。
        - 计算并保存集合U中每个节点的影响力σ(w)。
        - 选择影响力最大的节点n加入种子节点集合S，并从U中移除。
        - 重复以下步骤M - 1次：
            - 选择集合U中影响力最大的节点j。
            - 计算节点j加入集合S后的影响力增量σ(j)。
            - 遍历集合U中的每个节点z，计算其加入集合S后的影响力增量σ(z)。
            - 如果σ(z)大于当前记录的最大影响力增量flag，则更新flag和对应的节点sn。
            - 将节点sn加入集合S，并从U中移除。

五、流程图展示

graph TD;
    A[VoIP性能测试] --> B[网络搭建];
    B --> C[硬件与软件准备];
    C --> D[数据生成与实验执行];
    D --> E[数据记录与分析];
    F[社交网络影响力最大化] --> G[选择算法];
    G --> H[经典贪心CELF算法];
    G --> I[HPR Greedy算法];
    H --> J[计算节点影响力];
    H --> K[选择种子节点];
    I --> L[网络转换];
    I --> M[PageRank排序];
    I --> N[选择高影响力节点];
    I --> O[计算影响力并选择种子节点];

六、总结与展望

1. 总结 ：通过对VoIP在IPv4和IPv6to4隧道网络中的性能研究以及社交网络中影响力最大化算法的研究，我们得到了以下重要结论。在VoIP领域，不同编解码器在延迟、抖动和吞吐量方面表现各异，IPv6to4隧道虽然实现了网络连接，但会对性能产生一定的负面影响。在社交网络领域，HPR Greedy算法在不损失影响力的情况下，显著提高了搜索效率，为社交网络营销和信息传播提供了更优的解决方案。
2. 展望 ：未来的研究可以从以下几个方面展开。在VoIP方面，可以进一步探索更高效的隧道机制，减少延迟和抖动的影响；研究新的编解码器算法，提高语音质量和传输效率。在社交网络方面，可以考虑将HPR Greedy算法与其他机器学习算法相结合，进一步优化种子节点的选择；研究不同信息传播模型下的影响力最大化问题，提高算法的适应性和准确性。同时，随着网络技术的不断发展，如5G网络的普及，这些研究成果将在更多的应用场景中发挥重要作用。