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社交网络中重要节点的发现研究具有较大的实际意义与价值。考虑社交网络中用户作为节点所包含一些特有的属性,通过将用户的社交行为划分强/弱关系的方式对社交网络拓扑结构的关系边进行补充,提出一种基于SALSA算法的加权算法WSALSA来发现社交网络中的重要节点。采用部分新浪微博真实数据进行实验及验证,对比PageRank、HITS和SALSA算法得到的节点影响力排序结果在SIR模型中的传播能力,结果表明WSALSA算法与SIR排序结果的斯皮尔曼相关系数值更高,对社交网络中节点重要性的评估更加准确。 相似文献
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准确度量复杂网络中节点的重要度对于研究网络结构和功能等方面具有重要的指导意义。现有多数节点重要度评估算法考虑了节点及其邻居节点的相关信息,却忽略了节点间的拓扑结构对节点重要度的影响。针对此问题,提出了基于引力模型及相对路径数的节点重要度评估算法。该算法首先分析了相对最短路径数对节点间信息传播的影响效果,同时考虑到非最短路径及路径距离等因素的影响,然后以三阶范围内邻居节点与中心节点的相互作用力之和定义节点重要度值,最后在六个真实网络中进行仿真实验。实验结果表明,所提算法不仅能有效区分网络中不同节点之间的重要度差异,还能准确度量网络节点的重要度大小。 相似文献
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复杂网络重要节点在遭受敌方蓄意攻击时往往会造成网络的大范围瘫痪,评估出重要节点对网络的可靠性和网络安全具有重要意义。现有的评估重要节点的中心性准则仅针对某一测度,具有局限性,因此,文章提出了一种结合现有中心性准则对复杂网络节点进行重要度排序的方法。该方法结合度中心性、中介中心性、接近中心性和特征向量中心性准则,从多角度多方位评估节点重要性。该方法借助熵权法求得每项准则的权重,避免了人为因素带来的偏差。采用多准则妥协解排序法(VIKOR)对节点的重要度进行排序,在3个典型的复杂网络上利用病毒传播模型(SI)对传播过程进行仿真。结果表明,与单一的度中心性指标、中介中心性指标、接近中心性指标和特征向量中心性指标相比,VIKOR方法能更全面更准确地排序节点的重要性。 相似文献
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节点影响力排序是复杂网络的一个重点话题,对识别关键节点和衡量节点影响力有着重要作用。目前,已有诸多研究基于复杂网络探索节点影响力,其中深度学习显示出了巨大的潜力。然而,现有卷积神经网络(CNNs)和图神经网络(GNNs)模型的输入往往基于固定维度特征,且不能有效地区分邻居节点,无法适应多样性的复杂网络。为了解决上述问题,文中提出了一种简单且有效的节点影响力排序模型。该模型中,节点的输入序列包含节点本身及其邻居节点的信息,且可以根据网络动态调整输入序列长度,确保模型获取到足量的节点信息。同时该模型利用自注意力机制,使节点可以有效地聚合输入序列中邻居节点的信息,从而全面地识别节点的影响力。在12个真实网络数据集上进行实验,通过多维度的评价标准验证了该模型相比7种已有方法的有效性。实验结果表明,在不同的网络结构中,该模型均能有效地识别网络中节点的影响力。 相似文献
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复杂网络节点重要性排序是研究复杂网络特性的重要方面之一,被广泛应用于数据挖掘、Web搜索、社会网络分析等众多研究领域。基于物理学场论模型,提出改进的随机游走模式的节点重要性排序算法,即通过节点之间相互作用的场力来确定随机游走模型中的Markov转移矩阵,这样可以对节点重要性排序作出更加准确真实的评估。实验结果表明,所采用的节点重要性评估方法能更合理地解释节点重要性的意义,并且可以给出更加真实精确的节点重要性的评估结果。 相似文献
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节点重要性排序在复杂网络领域中有着广泛的应用。基于节点传播属性的迭代资源分配改进算法(improved iterative resource allocation,IIRA)通过引入节点传播属性,提升了节点重要性排序的准确性,但该算法并未考虑节点相似性对节点资源分配的影响,存在局限性。针对其不足,提出了一种以节点相似性为输入指标的资源分配算法(similarity-based resource allocation,SBRA),使得资源分配策略更加符合真实的社交网络;在SBRA算法的基础上借鉴LeaderRank算法中背景节点的思想,引入高阶邻居节点间的资源流动,提出了一种基于节点相似度和高阶流动资源分配算法(LeaderRank similarity-based resource allocation,L-SBRA);基于传播动力学的SIR模型,通过各算法之间的对比实验,验证了相似性作为资源分配依据以及引入背景节点的合理性,并且证明了改进算法的有效性和优越性。 相似文献
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节点影响力排序一直是复杂网络研究的热点问题。Susceptible-Infected-Recovered(SIR)模型是一种较为理想的节点影响力排序方法,业内常将其用于评价其他的节点影响力排序方法,但该方法时间复杂度较高,难以实际应用。文中提出一个基于sir值学习的节点影响力排序模型,模型综合节点的局部和全局结构信息描述节点特征,利用机器学习方法构建sir值学习模型,以构建的同等规模网络的节点特征和sir值对模型进行训练,训练后的模型能够基于节点特征预测节点的sir值,进而实现节点影响力排序。文中基于该模型实现了一个具体的节点影响力排序方法,并在真实数据集上进行了实验,结果表明,基于该模型得到的影响力排序结果,其准确性和单调性相比度中心性、Kshell、Weighted Kshell degree neighborhood等基于结构特征的方法均有所提升。 相似文献
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为了提高基于弹簧粒子模型的大规模无线传感器网络定位算法(LASPM定位算法)的鲁棒性,将对LASPM基本定位算法进行优化及改进,并提出一系列的改进衍生算法.针对弱节点将设计简单的迭代定位方法,提出了3个补丁算法,分别用于处理局部极值、剔除坏节点和处理节点动态变化等问题.仿真实验结果表明,新算法的节点计算复杂度、通信复杂度在网络规模增大时仍然保持常量,节点计算步数不随网络规模变化而变化,时间复杂度也保持常量.实验研究结果表明,本文的定位算法具有良好的鲁棒性. 相似文献
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《计算机辅助设计与图形学学报》2014,(1)
针对任意单元形状和材料参数,通过引入附加节点和附加弹簧建立了一种三角形弹簧质点模型.首先给出弹簧刚度参数及附加节点坐标的解析公式,以实现有限元模型和弹簧质点模型三角形单元刚度矩阵的精确相等;然后考虑弹簧质点模型中可能出现的负刚度弹簧,进一步完善了弹簧质点模型形变计算方法.基于平面柔性体的数值模拟结果表明,文中提出的弹簧质点模型和形变计算方法精度好、效率高,且更具通用性. 相似文献
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提出一种用于大规模无线传感器网络的定位算法本算法基于弹簧粒子模型,其用于模拟物理弹簧系统的动态变化过程,并借此来计算出节点的位置坐标各传感器节点虚拟为具有质量的粒子,粒子间由弹簧相连当外力将粒子放置到一个随机位置后,粒子间的弹簧将做相应的拉伸收缩运动,在弹力的作用下,粒子最终运动到它的初始平衡位置整个过程中,模拟粒子运动的每个状态及相应的弹力,最终得到各节点的坐标网络中每个节点的复杂度为O(1),即它的复杂度不会随着网络规模的扩大而增加,非常适用于大规模网络本算法不仅可以降低计算复杂度,并且保证定位精度仿真实验研究结果表明,本文的定位算法是有效的. 相似文献
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基于节点疏远方法的网络节点重要性评价 总被引:1,自引:0,他引:1
互联网本质上是一种异质网络,其面对恶意攻击是"鲁棒而脆弱的",对节点的重要性进行评价是增强网络抗攻击能力的基础。本文在分析现有常见方法存在不足的基础上,提出了一种称之为节点疏远的方法来评价节点重要性。该方法对需评价重要性的节点的关联边进行合理疏远,然后定义了一种既体现节点全局位置信息又体现节点局部连接特性的重要性度量,用这个度量对节点重要性进行评估。利用节点疏远后全网络效率变化量和通过待评价节点的路径的效率变化量之和相等的特点,降低了直接使用前述度量评价节点重要性的计算复杂度。仿真表明,节点疏远法能够较好地评价节点的重要性,其评价结果更精确。 相似文献
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对复杂网络中节点的重要性进行排序在理论和现实中都有着重要的意义。传统K-shell分解方法有着排序结果分辨率不高的缺陷。针对这一问题,本文提出了一种改进的K-shell方法,通过利用K-shell分解过程中节点被删除时的迭代层数来进一步区分不同节点的重要性程度。在三类不同的现实网络中的实验表明,本文提出的方法能够有效解决传统方法的缺陷,在提高排序结果分辨率的同时有着较好的时间复杂度。 相似文献
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隐层节点数是影响极端学习机(ELM)泛化性能的关键参数,针对传统的ELM隐层节点数确定算法中优化过程复杂、容易过学习或陷入局部最优的问题,提出结构风险最小化-极端学习机(SRM-ELM)算法。通过分析VC维与隐层节点数量之间的关联,对VC信任函数进行近似改进,使其为凹函数,并结合经验风险重构近似的SRM。在此基础上,将粒子群优化的位置值直接作为ELM的隐层节点数,利用粒子群算法最小化结构风险函数获得极端学习机的隐层节点数,作为最优节点数。使用6组UCI数据和胶囊缺陷数据进行仿真验证,结果表明,该算法能获得极端学习机的最优节点数,并具有更好的泛化能力。 相似文献
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潘海霞 《计算机光盘软件与应用》2011,(12)
本文主要对基于最左深度优先遍历的工作流模型悬挂节点验证进行了探讨。首先介绍了工作流模型中的一些标记符号进行了介绍。其次,对悬挂节点进行了分析介绍。再次,对最左深度优先遍历算法进行了分析,最后通过对实例路径和循环路径中的非悬挂节点的遍历筛选出非悬挂节点。 相似文献