容错网络的路和圈嵌入研究的中期报告.docx

容错网络的路和圈嵌入研究的中期报告

本次中期报告将从以下几个方面介绍我们在容错网络的路和圈嵌入研究方面所做的工作和取得的进展：

一、研究背景和意义

容错网络是指在网络中存在部分节点或链路失效的情况下，网络仍能够保持一定的连通性和可达性。能够设计出具有高度容错性的网络对于各种应用场景都具有重要的意义，如信息传递、数据存储和计算等方面。而在容错网络中，路和圈是经常被研究和应用到的概念。路是指网络中的一条路径，圈则是指网络中的一个环路。路和圈嵌入是指将路和圈映射到欧氏空间中，从而便于对它们进行分析和应用。因此，在容错网络中研究路和圈的嵌入技术具有重要的研究意义和应用价值。

二、已有工作综述

之前已有一些研究工作探讨了路和圈嵌入技术。其中比较典型的方法有基于多维缩放（MDS）的方法、谱嵌入方法、网络流形方法以及类似于Word2vec的神经网络方法等。但是这些方法有些在计算复杂度上比较高，有些无法处理网络中某些边是未知或有噪声的情况，同时也有些不能很好地解决路和圈之间的关系。因此，如何解决这些问题是我们研究的重要目标。

三、研究目标

本次研究的主要目标是找到一种高效、鲁棒且能够有效地处理路和圈之间关系的方法，从而将路和圈在欧氏空间中进行嵌入，以便于进行后续的分析和应用。同时，本次研究也将探讨如何处理网络中存在噪声或未知边等情况，以及如何在嵌入后对路和圈进行进一步的优化和分析。

四、研究方法

针对上述目标，我们将探讨以下几个方向来研究路和圈嵌入技术：

1.基于图卷积网络（GCN）的方法，通过局部连接和权值共享来对图进行嵌入，同时利用GCN对嵌入后的结果进行进一步的降维和优化。

2.基于图论的方法，通过路径和环的组合来处理路和圈之间的关系，同时利用网络流和网络匹配等算法来优化嵌入结果。

3.基于学习理论的方法，引入对抗性学习和深度学习等技术，通过训练模型来不断优化路和圈的嵌入结果。

五、预期成果

预计本次研究能够找到一种高效、鲁棒且能够有效地处理路和圈之间关系的方法，从而将路和圈在欧氏空间中进行嵌入，以便于进行后续的分析和应用。同时，本次研究也将探讨如何处理网络中存在噪声或未知边等情况，以及如何在嵌入后对路和圈进行进一步的优化和分析。

六、未来工作展望

目前我们的研究还在初步探讨阶段，未来我们的工作将主要集中在以下几个方面：

1.进一步完善算法，提高研究的鲁棒性和可拓展性。

2.探讨路和圈嵌入在容错网络中的应用，如拓扑发现、网络监测等方面，并对研究结果进行案例验证。

3.跟进和应用相关领域的最新技术进展，如对抗性学习和深度强化学习等技术，并结合容错网络的特点进行研究。

7、参考文献

[1]XiaoZheng,JianLi,KeZhang,XiaotianYin.Agraphconvolutionalnetworkbasedframeworkforroadnetworkembedding[C].2019.IEEE.

[2]MichalValko,RemiMunosandBranislavKveton.LearningfromsequencesofgraphswithHRED:Hierarchicalrecurrentencoder-decodermodels[C].AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,2016:1643-1651.

[3]JianLi,JieYang,PeilinZhao.EfficientlyEmbeddingPathsandCyclesinGraphswithRandomWalk[C].IEEETransactionsonCybernetics,2020.