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Internet的拓扑的探测对于基于Internet的各项研究来说是非常重要的，因为只有获得正确的网络的拓扑，我们才能建立正确的网络模型，才能设计出优秀的基于这些模型的算法，才能为我们在这些网络上的各种应用提供正确的保障。
我们知道Traceroute是我们进行Internet网络拓扑探测的较为常用的工具之一，但是近年来大量的研究发现用Traceroute抽样后得到的网络拓扑与原来的网络拓扑有着较大的偏差。在本文中我们系统地研究的这种偏差以及分析了减小这种偏差的一些方法，其中所有的仿真工作都是基于两种模型：ER随机图模型和PLRG幂律图模型。
全文的主要工作如下：首先简要介绍了前人的研究成果以及当前在这个领域的最新研究动态；其次阐述了如何模拟Traceroute进行网络拓扑的探测的过程；然后提出了两种算法来减小Traceroute抽样存在的偏差：1)选取不同的度大小的节点来作为仿真源点；2)选取不同的度大小的节点来作为目的节点。在最后还分析了两种改善仿真偏差的方法所获得的边际效应。通过这些系统的研究可以发现：源点的选择以及目的点的选择对生成的子图可能会有一定的影响，另外通过改变源点的数目和目的点的数目均可以在一定程度上改善偏差，不同的是改变目的点的数目能取得更大的边际效应。