网优中心 针对多厂家交换数据的装置 基于数据仓库技术的元数据驱动设计及多维分析方法 基于 基于数据仓库多维分析方法的网络性能分析、指标（ 网络运行性能、运行资源、运行收益及客户满意度的综合分析网络关键数据的自动发布、监控告警体系 网络容量、性能、负荷等运行趋势分析、预测 网络资源、负荷、话务等均衡优化 基于 用户自定义的多维报表体系 为网络的中高级领导层提供管理决策支持 为网络的综合监测、网络优化、网络规划提供服务
参数高速的跟踪分析，发现影响网络性能的关键参数及参数最优设置 运行参数与设计参数的对比分析，指导参数的设置和检查规划数据的合理性不同时期的参数对比分析，发现影响网络性能的关键参数及参数最优设置可视化、地理化的参数查询 运行参数自动合理性检查 适应网络体系结构的变化，可以进行基站割接、增加和删除等操作 根据不同的用户设置不同的权限 方便的网优维护日志管理 针对多厂家话务数据的装载 主要网元（ 可由用户自定义的网络性能指标体系和计算公式 多维度的指标分析、追踪 异常网元的定位 网络性能指标的地理化分析 实时自动生成用户定义的动态报表体系 自动生成专业的分析报告 针对典型网络问题的专家分析 用户定义的网络性能监控与报警 针对单个或多个呼叫过程的跟踪、分析 失败事件的统计、跟踪和分析，根据失败信令点的无线环境和 小区无线指标分布分析（ 小区无线统计报告 移动网络测试优化分析系统
带有数字化电子地图实时地理导航 测试和回放时所有窗口实时关联、互相对应测试时自动识别网络 广播信道 时隙测试功能 CQT
强制切换测试和锁频测试 可同时对移动 实时邻频干扰载干比测试 GSM 测试和回放时测试点与服务主小区实时连线 扫频支持： 支持 主叫自动拨号、被叫自动应答 CDD 地理化描述无线网络的各项测试参数 专题分析无线下行覆盖、干扰、切换等网络问题 话务数据的地理化观测 准确的双网关对比统计报告，用户可选的强大综合统计报告空闲 频率复用的地理化观测 利用高速扫频数据做信号传播及干扰分析 主小区的 六个邻小区信息 三层信令信息 信道和无线 SQI 网络参数信息（ 信令事件实时显示和统计 采集事件实时显示和统计 GSM/DCS 协议支持 对于 连续信道场强扫频速度 设备尺寸长 移动网络室内测试系统
网络优化可行性分析报告V1.1
佛山岭南天地马哥孛罗酒店网络优化 可行性分析报告 承办部门：财务部 IT 承办者： Kent Chen 【2013-11-1】
网络优化可行性分析报告 [2013.11.1] 目录 1 引言 (3) 1.1 Wi-Fi覆盖的目的 (3) 1.2 CN2光纤网络技术标准 (3) 1.3 VPN国际网络的意义 (3) 2 对现有系统的分析 (4) 2.1 Wi-Fi覆盖现状 (4) 2.2 光纤出口现状 (4) 2.3境外网站访问现状 (4) 3建议项目可行性分析 (4) 3.1 Wi-Fi可行性分析 (4) 3.1.1 Wi-Fi覆盖及优化方向 (5) 3.1.2 Wi-Fi项目施工标准及要求 (5) 3.1.3Wi-Fi施工测试标准报告 (5) 3.1.4Wi-Fi 覆盖及优化预期效果 (7) 3.2现有光纤带宽升级到CN2可行性分析.. 8
网络优化可行性分析报告 [2013.11.1] 3.3安装VPN国际网络可行性分析 (8) 4 施工进度安排 (8) 4.1 Wi-Fi覆盖施工进度安排 (8) 4.2升级CN2施工进度安排 (8) 4.3安装VPN施工进度安排 (9) 5项目投资估算 (9) 5.1 Wi –Fi覆盖项目投资估 (9) 5.2升级CN2网络项目投资估算 (9) 5.3安装VPN国际网路出口项目投资估算 9 6 结论意见 (10) 1、【引言】 1.1 Wi–Fi 覆盖的目的 Wi-Fi 是一种可以将个人电脑、手持设备（如PDA、手机）等终端以无线方式互相连接的技术。Wi-Fi 是一个无线网络通信技术的品牌，由
局域网的实验一 内容：几种网络拓扑结构及对比 1星型 2树型 3总线型 4环型 计算机网络的最主要的拓扑结构有总线型拓扑、星型拓扑、环型拓扑以及它们的混合型。计算机网络的拓扑结构是把网络中的计算机和通信设备抽象为一个点，把传输介质抽象为一条线，由点和线组成的几何图形就是计算机网络的拓扑结构。网络的拓扑结构：分为逻辑拓扑和物理拓扑结构这里讲物理拓扑结构。总线型拓扑：是一种基于多点连接的拓扑结构，所有的设备连接在共同的传输介质上。总线拓扑结构使用一条所有PC都可访问的公共通道，每台PC只要连一条线缆即可但是它的缺点是所有的PC不得不共享线缆，优点是不会因为一条线路发生故障而使整个网络瘫痪。环行拓扑：把每台PC连接起来，数据沿着环依次通过每台PC直接到达目的地，在环行结构中每台PC都与另两台PC相连每台PC的接口适配器必须接收数据再传往另一台一台出错，整个网络会崩溃因为两台PC之间都有电缆，所以能获得好的性能。树型拓扑结构：把整个电缆连接成树型，树枝分层每个分至点都有一台计算机，数据依次往下传优点是布局灵活但是故障检测较为复杂，PC环不会影响全局。星型拓扑结构：在中心放一台中心计算机，每个臂的端点放置一台PC，所有的数据包及报文通过中心计算机来通讯，除了中心机外每台PC仅有一条连接，这种结构需要大量的电缆，星型拓扑可以看成一层的树型结构不需要多层PC的访问权争用。星型拓扑结构在网络布线中较为常见。 编辑本段计算机网络拓扑 计算机网络的拓扑结构是引用拓扑学中研究与大小，形状无关的点，线关系的方法。把网络中的计算机和通信设备抽象为一个点，把传输介质抽象为一条线，由点和线组成的几何图形就是计算机网络的拓扑结构。网络的拓扑结构反映出网中个实体的结构关系，是建设计算机网络的第一步，是实现各种网络协议的基础，它对网络的性能，系统的可靠性与通信费用都有重大影响。最基本的网络拓扑结构有：环形拓扑、星形拓扑、总线拓扑三个。 1. 总线拓扑结构 是将网络中的所有设备通过相应的硬件接口直接连接到公共总线上，结点之间按广播方式通信，一个结点发出的信息，总线上的其它结点均可“收听”到。拓扑结构 优点：结构简单、布线容易、可靠性较高，易于扩充，节点的故障不会殃及系统，是局域网常采用的拓扑结构。缺点：所有的数据都需经过总线传送，总线成为整个网络的瓶颈；出现故障诊断较为困难。另外，由于信道共享，连接的节点
LTE网络优化分析报告 2017年1月
目录 1、网格背景 (3) 2、指标统计 (3) 3、测试效果图 (4) 4、异常事件分析 (5) 4.1弱覆盖分析 (5) 4.2重叠覆盖分析 (5) 4.3 MOD3干扰分析 (6) 4.4 VOLTE掉话问题分析 (7) 4.5 CSFB质差问题分析 (8) 4.6 掉话分析 (8) 4.7 CSFB未接通分析 (9) 5、测试总结 (10)
1、网格背景 广州LTE商用两年时间小区数量从2014年初至目前从2000多个增长到35000多个，规模已远超运营10多年的GSM，案例网格站点数宏站加微小1542个站点，共4630个小区。 LTE D频段使用2575-2615MHz60M共3个频点，F频使用1880-1900MHz20M 共1个频点，E频使用2320-2370MHz40M共2个频点，充足的频率资源使得网络覆盖广、网内干扰少、系统容量大。 2、指标统计 LTE业务指标分析 本次测试广度覆盖率达99.86%、深度覆盖率达93.78%、SINR≥0 99.83%，看出案例网格覆盖较好，干扰水平也较为理想。下载速率54.38Mbps，上传5.1Mbps，数据业务速率良好，测试未出现掉线。 本轮测试于2017年1月，属于建网后期，网格覆盖空洞已解决绝大部分，小区覆盖控制理想，宏站频率利用率较好，使网内干扰少，路测平均速率大部分已达50M以上。
3、测试效果图 信号电平RSRP 下行速率图
4、异常事件分析 4.1弱覆盖分析 广州中山五路缺覆盖导致SINR差 【问题描述】测试车辆在广州中山五路由南往北行驶至北京路附近时，SINR质差。 【问题分析】测试车辆在广州中山五路由南往北行驶，当行驶至北京路路口时，由于该路段缺乏站点覆盖，且周围站点由受到楼层阻挡，在该路段覆盖不强，因此该路段由于SINR质差是由弱覆盖导致。 【解决方案】推动规划新建站点广州福海洲与北京路交广州路(微小M)D-LH的单优入网。 4.2重叠覆盖分析 滨海路重叠覆盖SINR差 【问题描述】滨海路与空港前街附近质差 【问题分析】滨海路与空港前街路口周围缺乏主导覆盖，该路段存在广州中海D-LH-3（PCI:116），广州文化广场D-LH-2（PCI:356），广州海信广场D-LH-3（PCI：478）三个小区信号，且同为模组2，mod3干扰较严重。广州海信广场D-LH-3由于站点较高，越区覆盖严重，而广州文化广场D-LH-2由于楼层阻挡，在该路段无法主导覆盖，导致该路口SINR差
大家一致注意到以下问题： 1.大量网页标题重复或相似 2.内容页较多采用论坛，标题直接链接到论坛帖子 形式的导航 windear发现本站的百度收录非常糟糕，只有几页。估计与大量网页标题、描述重复或相似有关。longhainet 评论说，每个页面的Title跟描述，应该配合页面内容来写，但是本站却没有做到位，Title变化太小，描述完全一样，这样的做法在网站SEO优化是一个大忌。本站内容页面较多采用论坛，标题直接链接到论坛帖子，也是大家普遍批评的问题。从网站首页的篇幅来看，绝大部分为论坛的内容调用页，整个网站的数据量也是大部分集中在论坛里。江湖漂估计，网站的设计者是想以网站的论坛实现浏览者与的交互性,从而提高整个网站对浏览者的黏性，提高潜在加盟者的兴趣和加盟的成功率。但内容页采用论坛形式，从SEO角度可能是不利的，相对于独立的页面，论坛对搜索引擎优化的可执行力及操作难度都稍大些。大家普遍建议导航部分放弃使用Flash，改用文字链接导航，锚文本以干洗为基础展开。 对本站的结构优化给出了比较全面的建议： 1.网页结构改用Div+CSS xhtm结构，利用Div+CSS 进行网页左上角Div层定位，把网页主要内容放在该层上并放置在代码的最前面，易于搜索引擎抓取文字内容以及增加主要文字内容的展示率。 2.把主导航从Flash里面抽出来，导航栏里面的效果利用DIV+CSS+Javascript实现。把4个登录页都添加入导航栏里面，再把网站地图从Footer移动到主导航栏里面。 3.新闻标题尽量包含“干洗”这个词，新闻主题必须以干洗为主题。所有网页Title, MetaDescription, Keywords都需要重新编写，必须根据网页内容进行编写（IBM中国网站的所有网页 就是人工一个一个慢慢编写的。） 4.放弃使用论坛发布新闻，改用新闻发布系统发布新闻，添加相关文章链接和留言板（论坛是客户与企业之间的互动平台，不是新闻信息发布平台；而且论坛有个通病就是没有相关文章的链接） 除了上述问题，大家还对许多细节问题提出了意见，例如： 和风之痕等指出，URL命名有可以改善之处。例如首页导航栏下的连接（，公司介绍，，品牌诠释）不合适，可以换成拼音或英文的命名方式。论坛及目录命名尽量使用拼音或者英文，不要使用数字等不易明白的符号，由于大部分流量从百度来，更建议使用拼音命名，例如加盟页面使用中文拼音jiameng而不是join。 认为，将home、主页等字眼换成该网站或是页面的关键字，例如“首页”换成“卡柏干洗连锁”会更好些。 3. charles 发现，从网站地图看网站的结构似乎很清晰，但实际在网站设计中并没有完全按照这种扁平结构执行，地图与网站栏目链接也不同步。 4.部分会员提出应采用静态页面，而不是大部分是动态页面。
网络拓扑结构及其绘制 教学内容：网络拓扑结构及其绘制 一、教学目标 1. 能使用VISIO软件进行网络拓扑结构的绘制 2. 能判断小型局域网的网络拓扑结构 3. 能根据网络拓扑结构特点和组网条件进行网络结构的选型 二、学习内容分析 1.本节的作用和地位 计算机网络拓扑结构是计算机网络学习的基础，也是学习的重点和难点内容之一。 2．本节主要内容 网络拓扑是指网络中各个端点相互连接的方法和形式。网络拓扑结构反映了组网的一种几何形式。局域网的拓扑结构主要有总线型、星型、环型以及混合型拓扑结构。本课首先通过设定特殊的任务情境引发学生的学习兴趣和对于任务的思考。通过设计实际的拓扑结构图，促使学生应用知识。通过“实地考察”进一步激发其感知，加深对计算机网络拓扑结构的感性认知。 3.重点难点分析 教学重点：计算机网络几种拓扑结构概念及其各自优缺点、应用比较。 教学难点：根据实际情况选择计算机网络拓扑结构。 三、学情分析 在开始本门课程学习之前，学生已经对网络技术有所应用，并初步了解关于计算机网络的基本知识，但是缺乏系统的学习过程，对于应用中碰到的很多问题存在疑惑。同时在整个社会大环境下，网络应用带来的方便性以及网络技术的神秘性对学生有着非常大的吸引力，学生对网络技术具有天生的兴趣，充分培育和利用好学生的这些兴趣，将使教学更轻松。 学生初次接触拓扑概念，并且这一概念本身比较抽象，不容易理解，因此拓扑结构这一内容的学习对于学生来说存在一定的难度。因此，首先要解决的问题是如何使学生更好理解这一概念。针对这一问题，可以采用日常生活中最常见的
交通地图进行类比教学。拓扑概念建立起来之后，网络的拓扑结构就比较好理解。本课设计了一个课堂任务，要求学生画出一个校园网络拓扑结构图，对于怎样去表达网络的拓扑结构，要给学生以适当的引导，这里可以适当的演示一些简单的网络拓扑效果图，以便学生轻松上手。 四、教学方法 本节课通过校园网络的实地考察和任务驱动（网络拓扑图的制作）教学方式，促进实践与理论的整合，培养学生探究、解决问题的兴趣和能力。 通过小分组的教学组织，降低个体学习的难度，对于技术水平较高的同学，教师要鼓励其在分组内或分组之间充分发挥起技术应用特长，带动技术水平相对较低的同学，将学生的个体差异转变为教学资源，让学生在参与合作中互相学习并发挥自己的优势和特长，各有所得。 五、教学过程
《复杂网络理论及其应用》读书笔记 1引言 二十世纪，科学研究的特点是分析的方法，还原论的方法：物理学（牛顿力学、量子力学、电子论、半导体），化学（量子分子论），生物（双螺旋结构）；建筑工程（应力应变分析），……。 二十一世纪（二十世纪末），系统成为主要的研究对象，整合成为主要方法。普列高津的耗散结构理论，哈肯的协同学，混沌和复杂系统理论，系统生物学……。 当分析为主要的研究方法时，人类关注如何将系统“分析”、“分解”，揭开系统的细部，了解是什么元素或部件组成了系统，却忽视或破坏了这些元素是如何组合成系统的。而整合的方法在于了解细部以后，研究“如何组合”的问题。这种方法导致复杂网络结构的研究。美国《Science》周刊：“如果对当前流行的、时髦的关键词进行一番分析，那么人们会发现，“系统”高居在排行榜上。” 2复杂网络的统计特征 如前所述，复杂网络具有很多与规则网络和随机网络不同的统计特征，其中最重要的是小世界效应（small -world effect）和无标度特性（scale -free property）。 在网络中，两点间的距离被定义为连接两点的最短路所包含的边的数目，把所有节点对的距离求平均，就得到了网络的平均距离（average distance ）。另外一个叫做簇系数（clustering coefficient）的参数，专门用来衡量网络节点聚类的情况。比如在朋友关系网中，
你朋友的朋友很可能也是你的朋友；你的两个朋友很可能彼此也是朋友。簇系数就是用来度量网络的这种性质的。用数学化的语言来说，对于某个节点，它的簇系数被定义为它所有相邻节点之间连的数目占可能的最大连边数目的比例，网络的簇系数C则是所有节点簇系数的平均值。研究表明，规则网络具有大的簇系数和大的平均距离，随机网络具有小的簇系数和小的平均距离。1998 年，Watts 和Strogatz 通过以某个很小的概率p 切断规则网络中原始的边，并随机选择新的端点重新连接，构造出了一种介于规则网络和随机网络之间的网络（WS 网络），它同时具有大的簇系数和小的平均距离，因此既不能当作规则网络处理，也不能被看作是随机网络。随后，Newman 和Watts 给出了一种新的网络的构造方法，在他们的网络（NW 网络）中，原有的连边并不会被破坏，平均距离的缩短源于以一个很小的概率在原来的规则网络上添加新的连边。后来物理学家把大的簇系数和小的平均距离两个统计特征合在一起称为小世界效应，具有这种效应的网络就是小世界网络（small-world networks）。 图 1 ：小世界网络拓扑结构示意图左边的网络是规则的，右边的网络是随机的，中间的网络是在规则网络上加上一点随机的因素而形成的小世界网络，它同时具有大的簇系数和小的平均距离。
基于标签传播和社区融合的复杂网络社区检测复杂网络是各类复杂系统的抽象形式,具有无标度性、小世界性、聚集性和度的幂律分布等性质。复杂网络中的社区结构是网络中内部连接较多,与外部连接较少的节点集合。复杂网络的社区检测就是根据其节点连接信息和网络拓扑结构将网络划分成若干子网络的过程,对复杂网络中社区结构的检测有助于理解网络演变过程并发掘网络 中潜在的信息。针对复杂网络社区检测的相关研究越来越多,进化算法,标签传播算法,社区融合策略等方法被不断提出并改进。然而以上算法目前还不够完善,存在着准确性低,检测随机,检测速度慢,易陷 入局部最优,模块度分辨率限制等问题。并且在网络信息量飞快增长的今天,复杂网络社区检测也逐渐趋向大数据化,针对大规模网络的 社区检测方法的研究变得尤为重要。本文设计了三种方法,对以上普遍存在的检测问题进行改进,主要工作如下:1)提出了一种基于循环 查找核节点的标签传播算法检测中小规模网络中的社区结构。首先循环查找核节点并根据相似度对网络进行预划分,降低小社区被吞并的可能,增加标签传播过程中传播方向的多样性;然后执行标签传播算法,对预划分后的网络进一步划分,降低标签传播算法本身的随机性;再根据节点与社区隶属度对划分结果进行修正,更准确的对网络进行划分。实验表明本算法在中小规模上的检测结果优于传统标签传播算法。2)提出了一种基于节点权值的标签传播策略对大规模现实网络进行社区检测。首先,根据节点度查找网络中影响力较大的核节点集合,核节点由于与其他节点连接较多,因此其传递和接受的信息量较大;
然后,根据节点与核节点集合中成员的相似度及节点度为网络中节点 赋权值,这样在标签传播过程中,影响力较大的节点标签将被优先选择,有效提高标签传播准确度;最后提出一个节点与社区的紧密度函数,并以此为目标函数对网络执行标签传播策略。这一函数将节点与 社区连接数和节点隶属邻居社区的程度结合,充分利用网络中的节点 及边的信息。实验表明本算法在大规模网络上可以获得很好的检测结果。3)提出了一种基于改进模块密度增量的大规模网络社区融合方法。首先,查找网络中局部核节点即潜在社区中心,将与核节点相似度值 高于给定阈值的邻居节点划分到核节点所在社区,将初步形成的社区 按外部连接数降序排序;提出一种基于模块密度的改进模块密度增量 作为目标函数,在社区合并过程中,优先考虑外部连接少的邻居社区 进行合并,避免错误融合;在局部社区融合过程中加入全局判断,同时 计算并比较每组可能融合的两个社区与各自邻居社区融合得到的改 进模块密度增量值,判断是否进行社区融合,进一步降低社区融合过 程中出现错误融合的概率。本算法解决了大多数社区融合算法基于模块度函数而导致的分辨率限制问题。实验结果表明,本算法对大规模 网络的检测与现有经典算法相比更优。
山东移动淄博分公司 2015年度总结分析报告 山东移动淄博网络部 2015 年 版权所有侵权必究 All rights reserved 目录 1网格优化工作总结 (10) 1.1淄博网格概述 (10) 1.2省巡检指标分析 (12) 1.3主要优化工作： (14) 1.3.1工参核查 (14) 1.3.2拉网测试 (14) 1.3.3天馈调整 (15) 1.3.4参数调整 (15) 1.4网络问题反馈 (15) 1.4.1缺少基站导致弱覆盖 (16)
1.4.2美化罩无法调整导致周围SINR差 (16) 1.4.3超高站覆盖过远导致SINR差 (17) 1.4.4超低站导致周围弱覆盖 (17) 1.5网格优化案例 (18) 1.5.1覆盖优化 (18) 1.5.2SINR优化 (19) 1.5.3覆盖优化 (21) 1.6总结 (22) 2MR弱覆盖优化整治 (22) 2.1MR弱覆盖问题点分析 (23) 2.1.1楼宇较密集导致弱覆盖 (23) 2.1.2站间距过大导致弱覆盖 (24) 2.1.3站点数据删除导致弱覆盖 (24) 2.1.4超高超低站导致弱覆盖 (24) 2.1.5天馈线问题 (25)
2.2MR弱覆盖整改计划 (25) 2.3MR弱覆盖处理 (26) 2.3.1参数类 (26) 2.3.2天馈类 (28) 2.3.3新加站类 (30) 3KPI指标分析优化 (32) 3.1指标监控内容和KPI指标定义 (32) 3.2TOP小区查找和分析处理 (33) 3.2.1接入性top分析处理 (34) 3.2.2保持性top分析处理 (36) 3.2.3移动性top分析处理 (37) 4VOLTE工作总结 (39) 4.1省公司VOLTE工作部署落实情况 (39) 4.2V O LTE优化开展与问题总结 (41) 4.2.1日常网格、CQT点测试 (41) 4.2.2VoLTE场景化测试 (41)
网络拓扑图结构类型优缺点分析 导读： 计算机网络拓扑图是用来表示计算机组成中网络之间设备的分布情况以及连接状态的。在计算机网络设计中，网络拓扑结构的设计也显得尤为重要，其中第一个需要解决的就是在给定计算机的位置，并且保证一定的网络响应时间、吞吐量以及可靠性的条件下，再通过选择适当的路线、线路容量以及连接方式等，使整个网络结构合理并耗费最低的成本。 在绘制网络拓扑图时，不管是局域网还是广域网，拓扑绘图的选择也要考虑到很多要素。那么，在常见的几种结构类型中，应该如何选择呢? 1、星型拓扑结构：是由中央节点和通过点到点通信链路接到中央节点的各个站点组成。
优点：集中控制，结构简单灵活、建网容易，便于控制和管理，故障诊断和隔离比较容易。 缺点：是中央结点负担较重，容易形成系统的“瓶颈”，线路的利用率也不高。 2、总线拓扑结构：是由一条高速主干电缆也就是总线跟若干节点进行连接而成的网络形式。总线拓扑是使用最普遍的一种网络。
优点：结构简单灵活，易于扩充，布线容易，使用方便，性能较好。 缺点：总线的传输距离有限，通信范围受到限制，而且总线故障将对整个网络产生影响。 3、环型拓扑结构：环型拓扑网络由站点和连接站的链路组成一个闭合环，其信息的传送是单向的，所以每个节点需要安装中继器，以此来接收、放大、发送信号。环型拓扑是局域网常采用的拓扑结构之一。
优点：结构简单，建网容易，传输距离远，便于管理。 缺点：当结点过多时，将影响传输效率，不利于扩充，故障检测也比较困难。 4、树型拓扑结构：树型拓扑从总线拓扑演变而来，形状像一棵倒置的树，顶端是树根，树根以下带分支，每个分支还可再带子分支。树形拓扑结构是当前网络系统集成工程中最常见的一种结构。
—92— 大型复杂网络中的社区结构发现算法 胡 健1，董跃华1，杨炳儒2 (1. 江西理工大学信息工程学院，赣州 341000；2. 北京科技大学信息工程学院，北京 100083) 摘 要：在大型复杂网络中自动搜寻或发现社区具有重要的实际应用价值。该文把超图模型以及基于此的聚类算法应用到社区结构发现的领域。对于简单图的社区结构发现，引入边聚集系数的概念，提出基于边聚集系数的社区发现算法。将安然邮件数据集作为测试数据集，通过算法对比分析，证明该算法在时间复杂度上可以提高一个数量级。 关键词：边聚集系数；社区结构；社区发现 Community Structure Discovery Algorithm in Large and Complex Network HU Jian 1, DONG Yue-hua 1, YANG Bing-ru 2 (1. Faculty of Information Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000; 2. School of Information Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083) 【Abstract 】The automatic search and community discovery in large and complex network has important practical applications. This paper applies the hypergraph based model and cluster algorithm in community structure discovery, introduces the concept of Edge Clustering Coefficient(ECC) to community structure discovery of simple graph and proposes an algorithm of community discovery based on ECC. Enron e-mail data sets are test data sets, through comparative analysis of algorithm, to prove that this algorithm can significantly improve the time complexity. 【Key words 】Edge Clustering Coefficient(EBB); community structure; community discovery 计 算 机 工 程Computer Engineering 第34卷 第19期 Vol.34 No.19 2008年10月 October 2008 ·网络与通信· 文章编号：1000—3428(2008)19—0092—02 文献标识码：A 中图分类号：TP301.6 1 概述 复杂网络中社区发现(community finding)的研究起源于 社会学的研究工作。能够在大型复杂网络中自动搜寻或发现“社区”具有重要的实际应用价值[1]，如社会网络中的社区可能代表的是根据兴趣或背景而形成的真实的社会团体，引文网络中的社区或许代表的是针对同一主题的相关论文，万维网中的社区或许就是讨论相关主题的若干网站，而生物化学网络或者电子电路网络中的社区可能就是某一类功能单元。发现这些网络中的社区有助于更有效地理解和开发这些网络。与社区发现相关的成熟理论包括图论以及模式识别。Wu 和Huberman 的研究成果[2]以及Newman 和Girvan 的研究成果[3]使得复杂网络中的社区发现成为近几年复杂网络领域的一个研究热点并形成了复杂网络中的一个重要研究方向。Newman 和Girvan 把社区发现问题定义为将网络节点划分成若干组，使得组内的节点之间连接比较稠密而不同组节点之间的连接则比较稀少。Newman 和Girvan 在其研究中提出了基于边介数(edge betweenness)概念的分割方法，尽管该方法计算量很大，但由于其性能优越而成为社区发现研究的重要参考模型。 对于一般简单图的社区发现，也可以称之为基于图的聚类，把具有相同或者相似属性的有共性的节点聚合到一起，形成一个个的聚类[2]。这方面的方法有很多，最常用的有G-N 算法、谱二分法和层次聚类法。 尽管人们对复杂网络的社区发现问题已进行了大量的研究，但是仍然存在一些目前无法解决的基本问题[4]，如社区的概念虽然大量使用，但却缺少严格的数学定义；大多数社区发现算法虽然性能优越，但所需要的计算量却很大；更为 关键的是，很多算法不是针对异构数据集。这说明复杂网络中社区发现的研究还远没有成为体系，还有很多工作待完善。 2 边的聚集系数定义 为了刻画描述一个网络，通常有这样几个角度，一个是这个网络中点与点之间的距离以及整个网络的平均距离；另一个是每个节点的度以及整个网络的平均的度；还一个就是节点之间聚集的情况，点的聚集系数这个概念是用来体现对于某个节点A 来讲，如果B 和C 都是A 的邻接点(朋友关系)，那么B 和C 两者之间也有邻接(朋友)的可能性。 定义1 某节点n 的聚集系数(node clustering coefficient) ()C n 如下定义： (1)假设某节点n 的度是k ，则该节点的这些邻居之间可能形成边的最大数是： ()(1)/2T n k k =? (2)()E n 表示图中这些邻居之间实际的边的个数，则 ()()/()C n E n T n = 定义2 一个网络的聚集系数为这个网络中节点的聚集系数的平均值。 如图1所示，节点1的度为5，所以与它相连接的5个顶点之间最多存在54/210×=条边；而实际上另外5个顶点相互之间存在6条边，所以节点1的聚集系数是6/100.6=。 基金项目：国家自然科学基金资助项目(60675030) 作者简介：胡 健(1967－)，男，副教授、博士，主研方向：数据挖掘，智能信息检索；董跃华，副教授；杨炳儒，教授、博士生导师 收稿日期：2008-08-01 E-mail ：euguenehu@https://www.doczj.com/doc/e614519870.html,
1.引言 图论过去被用来描述大量的实际现象, 但就在现在图论研究不论是从经验[1]–[6] 还是理论[7]–[9]的观点已经从二元转变到加权图。实际文献有很多鲁棒化的因素广泛应用于因特网流量，航空节点，国际贸易领域。尤其是，其已经证明加权图能够在有限大小截断[3, 10]上展示连接幂率分布P(K), ; (ii)一个连接权重P(w) 和已给定连接的节点P(W) [11, 12]总权重的偏态分布与(iii) 一个在权杖节点度和范围在1.3到1.5的θ[10, 13]的幂率关系本文, 我们提出一个简单的随机模型，该模型可以使描述加权网络的结构以及演变的数量和权重同比增长并可以解释上述规律。在设定中，我们扩展啦Barabási 和Albert (BA) 模式[14]来适应网络加权力学。这是stanley和他的合作者扩展理论框架来解释在复杂系统中放缩比例结构问题的[15]–[17]。 我们用网络上贸易流量的数据来检验我们的模型，而贸易流量是现实世界内在权重网络经典的例子。国际贸易流量过去使用一种叫做引力模型的方法来测算的，引力模型和两国的面积大小以及距离有关。然而该方法最大的局限是无法获取存在与双边合作中的矩阵中的分数为零的数。尽管这个问题已经在标准经济理论[19]中得到解决，图论还是自然而然得成为有这种特征的数据的解决办法 我们选择贸易流量（简称ITN）作为我们模型的测试背景基于一下考虑：一，是ITN已经被广泛研究啦[5, 6], [20]–[24], 而以前关于ITN的研究可以验证我们模型得出的结论。我们知道在ITN案例中链环权重结构呈现标准型，其增长呈现尾现象[24]。第二,，节点强度和度的关系在密集且广泛的贸易利润互相作用的经济学关于ITN文献中是相当重要的，而且也是解释贸易流量的关键[25]。第三，尽管是由于ITN的结构惯性，在2008年的全球金融危机导致的贸易流量的大幅波动还是引起啦广泛关注。我们的理论为解释节点的向心性和网络流的方差提供啦依据。本论文有如下结构：第二部分给出的模型是最重要的。而后在第三部分和第四部分我们用ITN的数据模拟验证我们的模型。最后，我们会总结一些结论并列出以后研究的内容。 6 广泛的利润由大量的贸易伙伴和产品出口k组成，然而集中利润代表每个国家的装货产品w. 2. 模型 Barabási 和Albert [14] 提出啦简单随机网络增长模型,它是基于现实世界观察得来的程式化事实的优先连接。 [7, 9]. The route we take here exploits the theoretical framework recently put forward by Stanley and co-authors [16] to deal with the growth dynamics of complex systems. We prove that our model is capable of accurately matching the structural properties that characterize a number of real-world weighted networks. We therefore propose a generalized version of the BA model to describe the dynamics and growth of weighted networks, by modeling them as a set of links of different weights occurring among nodes. In particular, we assume that the weight of links grows according to a geometric Brownian motion (also known as Gibrat’s law of proportionate effects [26]), so that the expected value of the growth rate of link weights is independent of their current level. The key sets of assumptions in the model are the following [14, 16, 27]: 1. The network begins at time t = 0 with N0 nodes, each with a self-loop. At each time step t = {1, . . . , M}, a new link among two nodes arises; thus the number of links (excluding self-loops that are used only for initialization) existing at time t is mt = t . We write Ki (t) for the number of links of node i at time t (node degree). To identify
实用文档 LTE网络优化分析报告 月1年2017 . 实用文档 目录 1、网格背景 (3) 2、指标统计 (3)
3、测试效果图 (4) 4、异常事件分析 (5) 4.1弱覆盖分析 (5) 4.2重叠覆盖分析 (5) 4.3 MOD3干扰分析 (6) 4.4 VOLTE掉话问题分析 (7) 4.5 CSFB质差问题分析 (8) 4.6 掉话分析 (8) 4.7 CSFB未接通分析 (9) 5、测试总结 (10) . 实用文档 1、网格背景 广州LTE商用两年时间小区数量从2014年初至目前从2000多个增长到35000多个，规模已远超运营10多年的GSM，案例网格站点数宏站加微小1542个站点，共4630个小区。 LTE D频段使用2575-2615MHz60M共3个频点，F频使用1880-1900MHz20M共1个频点，E频使用2320-2370MHz40M共2个频点，充足的频率资源使得网络覆盖广、网内干扰少、系统容量大。 2、指标统计
本次测试广度覆盖率达99.86%、深度覆盖率达93.78%、SINR≥0 99.83%，看出案例网格覆盖较好，干扰水平也较为理想。下载速率54.38Mbps，上传5.1Mbps，数据业务速率良好，测试未出现掉线。 本轮测试于2017年1月，属于建网后期，网格覆盖空洞已解决绝大部分，小区覆盖控制理想，宏站频率利用率较好，使网内干扰少，路测平均速率大部分已达50M以上。 . 实用文档 3、测试效果图 信号电平RSRP
下行速率图 . 实用文档 4、异常事件分析 4.1弱覆盖分析 广州中山五路缺覆盖导致SINR差 【问题描述】测试车辆在广州中山五路由南往北行驶至北京路附近时，SINR质差。
网络社区划分方法及评价 【摘要】网络社区结构是社会网络最普遍和最重要的拓扑属性之一，其特点是，同一社区内的节点连接密集，不同社区间的节点连接稀疏。揭示网络社区结构对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式、预测其行为都具有十分重要的理论意义，在社会网、生物网和万维网中具有广泛应用。本文主要从网络社区划分的起源、常见的社区划分方法及社区评价准则等三个方面介绍网络社区划分研究的相关工作。 【关键词】复杂网络；网络社区；社区划分；社会网络分析；社区的评价；局部社区划分 0.引言 网络科学将系统内部的各个元素作为节点，元素之间的关系视为连接，那么系统就构成了一个具有复杂连接关系的网络。然而，近几年的实证研究表明，这些看似毫不相干的且形态各异的真实系统的拓扑抽象都具有某些共同的拓扑性质，如小世界与无标度特性等等。由于它们所表现出来的拓扑性质与随机网络、规则网络等有着天壤之别，且节点众多，因此被称为复杂网络。目前，复杂网络成为技术、生物乃至社会各类复杂系统的非常一般的抽象方法与描述骨架，相关研究成为重要的学科交叉研究前沿。 所谓社区(community)即指网络的内聚子图，其基本特征表现为子图内部链接丰富，不同子图之间连接相对稀少。 1.常见网络社区划分方法 1.1基于优化思想的算法 基于优化思想的算法将复杂网络社区划分转化为优化问题，通过最优化预定义的目标函数来计算复杂网络的社区结构。比如K-L算法、谱平分法、随机游走(Random Walks)算法和派系过滤(CMP)算法等。这些算法的突出优点是速度比较快，效率显著。但是缺点也很突出，这一类算法都需要知道网络社区的数目，甚至KL算法还需要知道每个社区中各有多少节点，才能正确划分。这显然不适于网络未知社区的探索。 1.2社会网络分析方法 源于社会网络分析中寻找社区结构的传统算法，主要基于分级聚类思想，按照各个节点之间连接的相似性或者强度，把网络自然地划分为各个子群。其具体实现方式又有两种：其一是往网络中添加边，即凝聚方法(agglomerative method)；其二是又从网络中移除边，即分裂方法(divisive method)。凝聚方法的基本思想是基于网络中节点某种相似性分层进行聚类的。初始时，每个节点为一个社区，然
前言 (2) 1 目的 (3) 2 适用范围 (3) 3 规范性引用文件 (3) 4 术语和定义 (3) 5 网络架构分析 (3) 5.1 常见网络形式特点及应用 (3) 5.2 网络架构搭建及网络拓扑形式 (5) 6 文件更改状态 (11)
一、弧焊电气科是本文件的归口管理部门，享有文件更改、修订、日常维护及最终解释权。 二、文件版本历史记录：无 三、本文件与上一版文件相比的主要变化点：无。 四、本文件自实施之日起，代替或废止的文件：无。
1目的 无。 2范围 无。 3规范性引用文件 无。 4术语和定义 无。 5网络架构分析 我们在项目中经常使用的网络形式有以太网、Profinet、Profibus三种，下面针对这三种网络形式分别展开分析。 5.1常见网络形式特点及应用 工业控制网络按照“集中管理，分散控制”的原则，用于连接工业控制系统的工业计算机控制器、可编程逻辑控制器、传感器、变送器、执行器、人机接口、工业服务器等设备节点，传输工业控制系统的采集、命令、诊断和协调等信号。整个控制网络分为监控层、控制层、设备层三层网络。网络拓扑结构及特点如下： ●线型结构 总线型是一根主干线连接多个节点而形成的网络结构，在总线型网络结构中，网络信息是通过主干线传输到各个节点的。总线型结构的特点主要在于简单灵活、构建方便、性能优良。 总线型拓扑结构 ●星型结构 星型结构主要是指一个中央节点周围连接着许多节点而组成的网络结构，其中，中央节点将所接收的信息进行处理加工从而传输给其他的节点。星型网络拓扑结构的主要特点在于建网简单、结构简单、便于管理。
星型拓扑结构 环型结构 环形结构主要是各个节点之间进行首位连接，一个节点连接着一个节点而形成一个环路。环形网络拓扑结构的主要特点在于它的建网简单，结构易购，冗余通讯，便于管理。 环型拓扑结构 5.1.1以太网特点及应用 工业以太网是建立在IEEE802.3系列标准和TCP/IP上的分布式实时控制通讯网络，工业以太网适用于数据量传输量大，传输速度要求较高的场合。它采用CSMA/CD协议，同时兼容TCP/IP协议。PLC与上位机之间的通讯，我们采用了以太网的形式。 5.1.2Profinet特点及应用 Profinet采用以太网作为通信介质，实际上是在以太网上挂接传统的Profibus系统和新型的智能现场设备，因此基于以太网的任何开发都可以直接应用在Profinet网络中。Profinet具有功能完善、传输速率高、抗干扰能力强、使用方便等优点。Profinet包括Profinet I/O和Profinet CBA两个主要部分，其中Profinet I/O 用于连接分散的外围设备，采用循环数据和非循环数据两种通信方式。PLC与现场设备间的通讯可以通过Profinet的形式来实现。 5.1.3Profibus特点及应用 Profibus 是Process Fieldbus 的简称，其总线传输速率一般可在9.6Kbit/s-12Mbit/s 间选择。Profibus 总线的传输距离长：可以采用双绞线或光缆作为传输介质，在对速率要求不高的情况下（9.6Kbit/s）传输距离可以达到1200m，即使是在12Mbit/s 最高的传输速率下，其传输距离也能达到200m，此外，我们也可以使用中继器等设备来延长其传输距离可达10km。
省公司拉网测试，达州城区主要有以下几处问题： 问题分析： 1、视频业务问题分析 1.1无线链路恶化导致主叫掉话： 问题描述：测试车由北向南行驶华蜀北路，由于弱覆盖主叫UE从老水电校_3（UARFCN:10104,CPI:92）切换到凯越酒店_2（UARFCN:10096，CPI:115）, 继续往南行驶到达宏源小区附近时，主服小区凯越酒店_2（UARFCN:10096,CPI：115）PCCPCH RSCP值-110dBm 左右，掉话。
上发测量报告之 后，RNC侧无物理 信道重配置响应 问题分析：主叫UE在凯越酒店_2（UARFCN:10096，CPI:115）覆盖区下尝试切换动作，上发两次measurementReport信令，RNC侧无PhysicalChannelReconfiguration响应，判断由于无线链路恶化，RNC无法接收到测量报告，从而拒绝重新配置物理信道，最终导致主叫UE掉话。 解决建议：掉话位置位于老水电校基站覆盖区边缘，建议增加RRU拉远单元增强该路段TD覆盖。 1.2无线链路恶化导致被叫掉话： 问题描述：测试车东向西行驶通达东路，被叫UE由市国安局_3（UARFCN:10102,CPI:84）正常切换到移动办公楼_3（UARFCN:10096，CPI:62），此时主服小区移动办公楼_3（UARFCN:10096,CPI:62）PCCPCH RSCP值为-90dBm左右，掉话。
上发测量报告之 后，RNC侧无物理 信道重配置响应 问题分析：被叫UE在主服小区移动办公楼_3（UARFCN:10096,CPI:62）覆盖区下，上发measurementReport信令，尝试切换动作，由于无线链路恶化，RNC侧一直无PhysicalChannelReconfiguration响应，被叫UE无法完成切换动作，最终导致被叫UE掉话。解决建议：1.、由于通达东路向汉兴街拐弯处移动办公楼_1（UARFCH:10080,CPI:24）强度在-85dBm左右，可以尝试将移动办公楼_3（UARFCN:10096,CPI:62）小区切换参数HYSTFPR2A 调整由15调整为8，TIMETOTRIG2A由D1280调整为D640，使拐弯处UE能快速切换到移动办公楼_1（UARFCN:10080,CPI:24），避免在汉兴路上由于移动办公楼_3（UARFCN:10096,CPI:62）PCCPCH RSCP太弱导致掉话； 2、如果参数调整之后依旧无法解决该路段掉话问题，则建议增加RRU拉远单元增强该路段TD覆盖。 2、语音业务问题分析 2.1小区接入失败问题（T网）： 问题描述、分析：该处为南外信用社_2（UARFCN:10096,CPI:39）覆盖区，被叫UE上发RR PAGING RESPONSE之后，未接收到RNC侧的鉴权、加密等消息，随后UE接受系统消息，软件记录一次未接通。