基于节点交互度的社会网络链路预测

链路预测是通过已知的网络拓扑和节点属性挖掘未来时刻节点潜在关系的重要手段, 是预测缺失链路和识别虚假链路的有效方法, 在研究社会网络结构演化中具有现实意义. 传统的链路预测方法基于节点信息或路径信息相似性进行预测, 然而, 前者考虑指标单一导致预测精度受限, 后者由于计算复杂度过高不适合在规模较大网络中应用. 通过对网络拓扑结构的分析, 本文提出一种基于节点交互度(interacting degree of nodes, IDN)的社会网络链路预测方法. 该方法首先根据网络中节点间的路径特征, 引入了节点效率的概念, 从而提高对于没有公共邻居节点之间链路预测的准确性; 为了进一步挖掘节点间共同邻居的相关属性, 借助分析节点间共同邻居的拓扑结构, 该方法还创新性地整合了路径特征和局部信息, 提出了社会网络节点交互度的定义, 准确刻画出节点间的相似度, 从而增强网络链路的预测能力; 最后, 本文借助6个真实网络数据集对IDN方法进行验证, 实验结果表明, 相比于目前的主流算法, 本文提出的方法在AUC和Precision两个评价指标上均表现出更优的预测性能, 预测结果平均分别提升22%和54%. 因此节点交互度的提出在链路预测方面具有很高的可行性和有效性.     

挤压比对2297铝合金力学性能与电学性能的影响

通过热挤压成型工艺制备2297铝合金棒材,采用金相显微镜、扫描电子显微镜(SEM)和显微硬度测试等手段研究挤压比对合金力学性能与电学性能的影响。结果表明:随着挤压比的增大,塑性变形量也逐渐增大,挤压棒材原始粗大的晶粒沿着挤压的方向逐渐拉长变细成纤维状晶粒,挤压态合金显微硬度随着挤压比的增大呈逐渐上升的趋势,而导电率随着挤压比的增大逐渐下降;挤压棒材经固溶时效处理后,棒材发生了明显的静态再结晶及晶粒的长大现象;随着挤压比的增加,时效态棒材的显微硬度、抗拉强度和屈服强度呈逐渐上升的趋势,而导电率和延伸率呈逐渐下降的趋势;挤压比为61时,时效态棒材的抗拉强度为332 MPa,屈服强度为240 MPa,延伸率为10.11%,显微硬度为126.6 HV,导电率为28.73%IACS。