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随着电力系统、交通系统、通信系统等基础设施网络的广泛使用,提高复杂网络的鲁棒性具有重要意义。重连机制是一种高效且简洁的方法,常用于提高网络的鲁棒性。基于0阶零模型的重连机制通过对边的随机删除和创建操作来提高网络的鲁棒性,其尽管保持了网络的边数,但会引起节点的度值发生变化,如基于香农熵的重连算法;基于1阶零模型的重连机制通过随机选择两条边进行换边操作来提高网络的鲁棒性,其尽管保持了网络的度分布,但随机选边难以准确找到合适的节点,增加了算法的时间成本,如基于最大连通分支的重连算法。因此,为了保持网络的度分布且快速提高网络的鲁棒性,提出了一种基于1阶零模型的快速重连算法(Fast Rewiring Mechanism based on 1-order Null Model, FRM)。FRM算法通过比较每条边的两个端点度值的差异为边加权,根据边的权重优先选择权重较大的两条边,并创建度值相似节点之间的连边来提高网络的鲁棒性。在3个真实网络数据上与4种代表性重连算法相比,对比实验结果表明,FRM算法在度中心性、介数中心性和Page-Rank中心性攻击下最大连通分支中的节点比例s(Q)、基于最大连... 相似文献
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节点表示学习将图结构数据信息编码到低维的潜在空间中,在节点分类、聚类、链路预测等机器学习任务中被广泛应用。在复杂网络中,节点与节点之间不仅存在直接相连的低阶结构,也存在以特殊连接模式形成的高阶结构,称为模体。提出一种融合二连通模体结构信息的节点分类算法(FMI),利用节点间高阶二连通模体信息学习节点表示,完成节点分类任务。首先,统计网络中的二连通模体,利用其中信息提出一个节点重要性的度量指标——模体比值。根据模体比值计算采样概率进行邻域采样;构造一个带权辅助图以融合网络节点连接的低阶关系与高阶关系,对节点进行加权邻域聚合以得到节点表示。在5个数据集Cora、Citeseer、Pubmed、Wiki和DBLP上执行节点分类任务,与5种经典基准算法进行对比,所提算法FMI在准确度和F1-分数等指标上表现良好。 相似文献
3.
公路是连接城市、农村以及大陆和大陆之间沟通和交流的纽带,是参考并按照国家和有关法律规章制度设计并修建的基础设施,它的正式投入使用必须经过相关部门的验收和批准使用,这是为了保护国家财产的安全和人们生命财产的安全。因此,公路的修建非常重要,它的路基的原材料、质量安全、具体施工都是我们应该关注的焦点。文章即重点探讨了以上方面并提供了相应的建议和措施。 相似文献
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社区发现是挖掘社交网络隐藏信息的一个有用的工具,而标签传播算法(LPA)是社区发现算法中的一种常见算法,不需要任何的先验知识,且运行速度快。针对标签传播算法有很强的随机性而导致的社区发现算法结果不稳定的问题,提出了一种基于随机游走的改进标签传播算法(LPARW)。首先,根据在网络上进行随机游走确定了节点重要性的排序,从而得到节点的更新顺序;然后,遍历节点的更新序列,对每个节点将其与排序在其之前的节点进行相似性计算,若该节点与排序在其之前的节点是邻居节点且它们之间的相似性大于阈值,则将排序在其之前的节点选为种子节点;最后,将种子节点的标签传播给其余的节点,得到社区的最终划分结果。将所提算法与一些经典的标签传播算法在4个有标签的网络和5个无标签的真实网络上进行比较分析,实验结果表明所提算法在标准互信息(NMI)、调整兰德系数(ARI)和模块度等经典的评价指标上的性能均优于其余对比算法,可见该算法具有很好的社区划分效果。 相似文献
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在复杂网络中,度量节点之间的相似性是一项基础且具有挑战性的工作。基于邻域节点的相似性度量仅考虑了节点的邻域信息。基于路径的相似性度量考虑了节点之间的路径信息,使得多数节点与大度节点相似。为了更准确地度量节点之间的相似性且避免多数节点与大度节点相似,定义了每个节点的距离分布,并在此基础上采用相对熵和距离分布提出了一种节点相似性度量方法(DDRE)。DDRE方法通过节点之间的最短路径生成每个节点的距离分布,根据距离分布计算节点之间的相对熵,进而得到节点之间的相似性。6个真实网络数据集的对比实验结果表明,DDRE方法在对称性以及SIR模型中影响其他节点的能力这两方面表现较好。 相似文献
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目的 总结71例恶性梗阻性黄疸患者经皮穿刺胆道引流的围手术期护理经验。方法 认真细致地做好术前准备,重视心理护理,加强营养支持,保证患者的体质能耐受手术。术后严密监测生命体征,观察黄疸消退情况。保持引流管通畅,做好穿刺局部及引流管的护理。结果 71例恶性梗阻性黄疸患者术前准备充分,术后护理得当,黄疸消退明显,胆道梗阻解除,肝功能改善,患者生活质量提高,存活时间延长,取得满意的临床护理效果。结论 加强围手术期护理可以使行经皮穿刺胆管引流术的患者取得较好的治疗和护理效果。 相似文献
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目前,针对复杂网络的社区发现算法大多仅根据网络的拓扑结构来确定社区,然而现实复杂网络中的边可能带有表示连接紧密程度或者可信度意义的权重,这些先验信息对社区发现的准确性至关重要.针对该问题,提出了基于加权稠密子图的重叠聚类算法(overlap community detection on weighted networks,简称OCDW).首先,综合考虑网络拓扑结构及真实网络中边权重的影响,给出了一种网络中边的权重定义方法;进而给出种子节点选取方式和权重更新策略;最终得到聚类结果.OCDW算法在无权网络和加权网络都适用.通过与一些经典的社区发现算法在9个真实网络数据集上进行分析比较,结果表明算法OCDW在F度量、准确度、分离度、标准互信息、调整兰德系数、模块性及运行时间等方面均表现出较好的性能. 相似文献
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社区发现是挖掘社交网络隐藏信息的一个有用的工具,而标签传播算法(LPA)是社区发现算法中的一种常见算法,不需要任何的先验知识,且运行速度快。针对标签传播算法有很强的随机性而导致的社区发现算法结果不稳定的问题,提出了一种基于随机游走的改进标签传播算法(LPARW)。首先,根据在网络上进行随机游走确定了节点重要性的排序,从而得到节点的更新顺序;然后,遍历节点的更新序列,对每个节点将其与排序在其之前的节点进行相似性计算,若该节点与排序在其之前的节点是邻居节点且它们之间的相似性大于阈值,则将排序在其之前的节点选为种子节点;最后,将种子节点的标签传播给其余的节点,得到社区的最终划分结果。将所提算法与一些经典的标签传播算法在4个有标签的网络和5个无标签的真实网络上进行比较分析,实验结果表明所提算法在标准互信息(NMI)、调整兰德系数(ARI)和模块度等经典的评价指标上的性能均优于其余对比算法,可见该算法具有很好的社区划分效果。 相似文献
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针对标签传播社区发现算法在节点更新顺序及标签传播过程中存在较大随机性而导致划分结果稳定性差的问题,提出一种基于标签传播的两阶段社区发现算法(a two-stage community detection algorithm based on label propagation, LPA-TS),通过参与系数确定节点更新顺序,并在标签传播过程中依据节点间相似性更新节点标签,得到初始社区划分.将社区看作节点,社区间连边数作为边权重,得到社区关系网络.按照参与系数由低到高的顺序合并社区关系网络中的节点,得到最终社区划分结果.算法LPA-TS减少了传统LPA方法在节点更新和标签传播过程的随机性;在第2阶段,将不符合弱社区定义的初始社区与连边最多的相邻社区合并,再按照社区参与系数由低到高的顺序合并初始社区提升社区发现质量.通过与一些经典算法在8个真实网络及不同参数下LFR benchmark人工网络数据集上的实验比较表明LPA-TS算法表现了良好的稳定性,在NMI、ARI、模块性等方面表现良好. 相似文献
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