Хаб (сетевая наука) - Hub (network science)

«Сетевой концентратор» перенаправляется сюда. Информацию о технологии Ethernet см. Концентратор Ethernet.

В сетевая наука, а центр это узел с количеством ссылок, значительно превышающим среднее значение. Появление хабов - следствие немасштабируемости сетей.^[1] Хотя концентраторы нельзя наблюдать в случайной сети, ожидается, что они появятся в безмасштабные сети. Появление концентраторов в безмасштабных сетях связано со степенным распределением. Концентраторы оказывают значительное влияние на топология сети. Хабы можно найти во многих реальных сетях, таких как мозг или Интернет.

Сетевое представление связности мозга. Хабы выделены

Частичная карта Интернета на 15 января 2005 г. Хабы выделены

Хаб - это компонент сети с высокой степенью узел. Хабы имеют значительно большее количество ссылок по сравнению с другими узлами в сети. Количество ссылок (градусы ) для концентратора в безмасштабируемой сети намного выше, чем для самого большого узла в случайной сети, сохраняя размер N сети и средней степени <k> постоянный. Существование концентраторов - самое большое различие между случайными сетями и безмасштабируемыми сетями. В случайных сетях степень k сопоставимо для каждого узла; поэтому возникновение концентраторов невозможно. В безмасштабных сетях несколько узлов (концентраторов) имеют высокую степень k в то время как другие узлы имеют небольшое количество ссылок.

Возникновение

Случайная сеть (а) и безмасштабная сеть (б). В безмасштабной сети выделены более крупные концентраторы.

Появление концентраторов можно объяснить различием между безмасштабными сетями и случайными сетями. Безмасштабные сети (Модель Барабаши – Альберта ) отличаются от случайных сетей (Модель Эрдеша – Реньи ) в двух аспектах: (а) рост, (б) предпочтительная привязанность.^[2]

• (а) Безмасштабные сети предполагают непрерывный рост числа узлов Nпо сравнению со случайными сетями, которые предполагают фиксированное количество узлов. В безмасштабных сетях степень наибольшего концентратора полиномиально возрастает с размером сети. Следовательно, степень концентратора может быть высокой в ​​сети без масштабирования. В случайных сетях степень наибольшего узла увеличивается логарифмически (или медленнее) с увеличением N, таким образом, число концентраторов будет небольшим даже в очень большой сети.
• (b) Новый узел в безмасштабной сети имеет тенденцию связываться с узлом с более высокой степенью по сравнению с новым узлом в случайной сети, которая связывает себя со случайным узлом. Этот процесс называется преференциальная привязанность. Тенденция нового узла связываться с узлом с высокой степенью k характеризуется степенное распределение (также известный как процесс «богатый становится богатым»). Эта идея была представлена Вильфредо Парето и это объяснило, почему небольшой процент населения зарабатывает большую часть денег. Этот процесс также присутствует в сетях, например, 80 процентов веб-ссылок указывают на 15 процентов веб-страниц. Появление безмасштабных сетей характерно не только для сетей, созданных в результате деятельности человека, но и для таких сетей, как метаболические сети или сети болезней.^[3] Это явление можно объяснить на примере хабов во всемирной паутине, таких как Facebook или Google. Эти веб-страницы очень хорошо известны, и поэтому склонность других веб-страниц к ссылкам на них намного выше, чем к ссылкам на случайные небольшие веб-страницы.

Математическое объяснение Модель Барабаши – Альберта:

Шаги роста сети по модели Барабаши – Альберта (${\displaystyle m_{0}=m=2}$)

Сеть начинается с начальной подключенной сети из ${\displaystyle m_{0}}$ узлы.

Новые узлы добавляются в сеть по одному. Каждый новый узел подключен к ${\displaystyle m\leq m_{0}}$ существующие узлы с вероятностью, которая пропорциональна количеству связей, которые уже есть у существующих узлов. Формально вероятность ${\displaystyle p_{i}}$ что новый узел подключен к узлу ${\displaystyle i}$ является^[2]

${\displaystyle p_{i}={\frac {k_{i}}{\sum _{j}k_{j}}},}$

куда ${\displaystyle k_{i}}$ степень узла ${\displaystyle i}$ и сумма берется по всем существующим ранее узлам ${\displaystyle j}$ (т.е. знаменатель дает удвоенное количество ребер в сети).

Появление хабов в сетях также связано со временем. В безмасштабных сетях у узлов, появившихся раньше, больше шансов стать концентратором, чем у опоздавших. Это явление называется преимуществом первопроходца, и оно объясняет, почему некоторые узлы становятся концентраторами, а некоторые - нет. Однако в реальной сети время появления - не единственный фактор, влияющий на размер концентратора. Например, Facebook появился 8 лет спустя после того, как Google стал крупнейшим центром всемирной паутины, а в 2011 году Facebook стал крупнейшим центром всемирной паутины. Следовательно, в реальных сетях рост и размер концентратора зависит также от различных атрибутов, таких как популярность, качество или старение узла.

Атрибуты

Есть несколько атрибутов концентраторов в безмасштабируемой сети.

Сокращение длины пути в сети

Чем больше наблюдаемых концентраторов в сети, тем больше они сокращают расстояния между узлами. В безмасштабной сети концентраторы служат мостами между узлами небольшой степени.^[4] Поскольку расстояние между двумя случайными узлами в безмасштабируемой сети невелико, мы называем безмасштабные сети «маленькими» или «сверхмалыми». Хотя разница между путевым расстоянием в очень маленькой сети может быть незаметной, разница в путевом расстоянии между большой случайной сетью и безмасштабной сетью заметна.

Средняя длина пути в безмасштабных сетях:${\displaystyle \ell \sim {\frac {\ln N}{\ln \ln N}}.}$

Старение хабов (узлов)

Это явление присутствует в реальных сетях, когда старые концентраторы затенены в сети. Этот феномен ответственен за изменения в эволюции и топологии сетей.^[5] Примером феномена старения может быть случай, когда Facebook обогнал позицию крупнейшего хаба в сети, Google (который был самым большим узлом с 2000 года).^{[нужна цитата ]}

Надежность и устойчивость к атакам

Во время случайного отказа узлов или целевых атак хабы являются ключевыми компонентами сети. Во время случайного отказа узлов в сети концентраторы несут ответственность за исключительную надежность сети.^[6] Вероятность того, что случайный сбой приведет к удалению концентратора, очень мала, потому что концентраторы сосуществуют с большим количеством узлов малой степени. Удаление узлов небольшой степени не оказывает большого влияния на целостность сети. Даже если случайное удаление затронет концентратор, вероятность фрагментации сети очень мала, потому что оставшиеся концентраторы будут удерживать сеть вместе. В этом случае хабы - это сильная сторона безмасштабных сетей.

Во время целенаправленной атаки на концентраторы целостность сети относительно быстро разваливается. Поскольку небольшие узлы преимущественно связаны с концентраторами, целевая атака на самые крупные концентраторы приводит к разрушению сети за короткий период времени. Обвал финансового рынка в 2008 году является примером такого сбоя сети, когда банкротство крупнейших игроков (хабов) привело к постоянному выходу из строя всей системы.^[7] С другой стороны, это может иметь положительный эффект при удалении узлов в террористической сети; целевое удаление узла может уничтожить всю террористическую группу. Устойчивость к атакам сети можно повысить, подключив ее периферийные узлы, однако для этого потребуется удвоить количество ссылок.

Степень корреляции

Идеальная корреляция степени означает, что каждый узел степени k связан только с одними и теми же узлами степени k. Такое соединение узлов определяет топологию сетей, которая влияет на надежность сети, атрибут, описанный выше. Если количество каналов между концентраторами такое же, как и ожидалось случайно, мы называем эту сеть нейтральной сетью. Если концентраторы имеют тенденцию подключаться друг к другу, избегая связи с узлами малой степени, мы называем эту сеть Ассортативной сетью. Эта сеть относительно устойчива к атакам, потому что концентраторы образуют базовую группу, которая более избыточна против удаления концентратора. Если концентраторы избегают подключения друг к другу при подключении к узлам малой степени, мы называем эту сеть Disassortative Network. Эта сеть носит характер узлового и распределительного устройства. Следовательно, если мы удалим концентратор в этом типе сети, это может повредить или разрушить всю сеть.

Явление распространения

Хабы также несут ответственность за эффективное распространение материалов в сети. При анализе распространения болезней или информационных потоков хабы называются суперраспространителями. Суперраспространители могут иметь положительное влияние, например, эффективный поток информации, но также иметь разрушительные последствия в случае распространения эпидемии, такой как H1N1 или СПИД. Математические модели, такие как модель прогнозирования эпидемии H1H1. ^[8] может позволить нам прогнозировать распространение болезней на основе сетей мобильности людей, инфекционности или социальных взаимодействий между людьми. Хабы также важны в искоренении болезней. В сети без масштабирования концентраторы, скорее всего, будут заражены из-за большого количества подключенных к ним соединений. После заражения хаб передает информацию о заболевании узлам, с которыми он связан. Следовательно, избирательная иммунизация хабов может быть рентабельной стратегией искоренения распространяющегося заболевания.

Рекомендации

1. Барабаши, Альберт-Ласло. Сетевые науки: теория графов., п. 27
2. Альберт, Река; Барабаши, Альберт-Ласло (2002). «Статистическая механика сложных сетей» (PDF). Обзоры современной физики. 74: 47–97. arXiv:cond-mat / 0106096. Bibcode:2002РвМП ... 74 ... 47А. Дои:10.1103 / RevModPhys.74.47.
3. Барабаши, Альберт-Ласло. Сетевая наука: свойство безмасштабности., п. 8.[1]
4. Барабаши, Альберт-Ласло. Сетевая наука: свойство безмасштабности., п. 23.[2]
5. Барабаши, Альберт-Ласло. Сетевые науки: развивающиеся сети., п. 3
6. Коэн, Реовен; Erez, K .; бен-Авраам, Д .; Хавлин, С. (2000). «Устойчивость Интернета к случайным сбоям». Phys. Rev. Lett. 85: 4626–8. arXiv:cond-mat / 0007048. Bibcode:2000ПхРвЛ..85.4626С. Дои:10.1103 / PhysRevLett.85.4626. PMID  11082612.
7. С. В. Булдырев; Р. Паршани; Г. Пол; Х. Э. Стэнли; С. Хавлин (2010). «Катастрофический каскад отказов во взаимозависимых сетях». Природа. 464 (7291): 1025–28. arXiv:1012.0206. Bibcode:2010Натура.464.1025Б. Дои:10.1038 / природа08932. PMID  20393559.
8. Балкан, Дуйгу; Ху, Хао; Гонсалвес, Бруно; Бахарди, Паоло; Полетто, Кьяра; Рамаско, Хосе Дж .; Паолотти, Даниэла; Перра, Никола; Тиццони, Микеле; Ван ден Брок, Воутер; Колизза, Виттория; Веспиньяни, Алессандро (14 сентября 2009 г.). «Сезонный потенциал передачи и пики активности нового гриппа A (H1N1): анализ вероятности Монте-Карло на основе мобильности человека». BMC Медицина. 7 (45): 29. arXiv:0909.2417. Дои:10.1186/1741-7015-7-45. ЧВК  2755471. PMID  19744314.