1、近些年來，隨著復雜網絡科學的不斷發(fā)展，學術界對于復雜網絡的研究逐漸深入，因為復雜網絡的研究對很多領域的研究都具有指導意義，像其在社會學中展現出的價值或者對于傳播學的研究意義，其應用也越來越廣泛。但是隨著社會進步以及科技發(fā)展，網絡規(guī)模呈現出指數型增長，數據規(guī)模更加龐大，同時也面臨著數據處理緩慢甚至計算不出的問題，如何更快更高效的處理這些數據成為了近期復雜網絡研究的重大挑戰(zhàn)之一。
　　并行計算技術為復雜網絡的高效計算提供了可能。當前的

2、一些主流計算框架由于具有一定的限制，比如MapReduce在迭代次數多的情況下并沒有展現出很好的優(yōu)勢，而復雜網絡的計算的特點之一就是具有較多的迭代次數，因此在復雜網絡的計算方面并沒有顯示出很好的優(yōu)勢。志愿計算的核心思想就是將存在于網絡中的空閑資源利用，共同參與分布式計算。
　　本文基于志愿計算的思想，以ICE中間件作為通信媒介，構建了針對于大規(guī)模復雜網絡計算的松耦合分布式計算框架，用于對復雜網絡的分析和計算，并將其命名為DCBV框

3、架。框架主要采用了任務隊列的思想和方法，在Master/Worker模式的基礎上進行設計，增加中間層MiddleWare，將網絡內的多臺空閑機器動態(tài)的結合起來共同參與復雜網絡的分析和計算。除此之外，基于對平均最短路徑算法的改進，對設計的DCBV計算框架的原型實現進行了實驗和評估。
　　實驗結果表明，本文設計的框架可以更加高效的計算出復雜網絡的相關參數，并且有很好的容錯性，可以隨時調整計算節(jié)點的個數，同時可以隨時動態(tài)調整每個計算節(jié)點