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22.04.2019 | Ausgabe 1/2020

Journal of Network and Systems Management 1/2020

Identify Critical Nodes in Network Cascading Failure Based on Data Analysis

Zeitschrift:
Journal of Network and Systems Management > Ausgabe 1/2020
Autoren:
Bingchun Wang, Zhirui Zhang, Xiaogang Qi, Lifang Liu
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

In communication networks, the cascading failure, which is initiated by influential nodes, may cause local paralysis of communication networks and make network management systems face big challenges in both fault location and the rational use of maintenance resource. As network failure is inevitable, how to find the fragile nodes and the root cause of cascade failure has been recognized as an important research problem in both academia and industry. In this paper, we focus on the problem of identifying critical nodes when cascading failures occur in communication networks. Based on the Barabási–Albert (BA) model, which is used to generate the scale-free network, we design a reasonable global model of load redistribution for the communication network, and we also find that the betweenness centrality can accurately reflect the scale of cascading failure, and the closeness centrality is negatively correlated to the frequency of failure participation, by (1) establishing a reasonable model of fault propagation, (2) extracting and analyzing the dataset derived from the topology information. Simulation results demonstrate that our model can effectively identify critical nodes of networks and the global redistribution model is more robust than other existing models.

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