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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
郁湧 王莹港 罗正国 杨燕 王鑫锴 高涛 于倩
当下,复杂网络领域受到越来越多人的广泛关注。其中链路预测是复杂网络研究中的一个热门的分支,被作为预测缺失链路和识别虚假链路的有效手段。传统基于相似性的复杂网络链路预测主要考虑每个节点的某个相似性指标,而该文提出一种基于聚类系数和节点中心性(CCNC)的链路预测算法,将度、聚类系数和节点中心性3个相似度指标进行结合,引入到复杂网络链路预测中。该算法使用度和聚类系数作为局部信息的指标,使用节点中心性表征节点在网络中的重要程度。最后,以6个真实网络为例,通过对比曲线下面积(AUC)和精确度(Precision),验证了CCNC算法的可行性和有效性。
关键词：
复杂网络 链路预测 聚类系数 节点中心性
[期刊] 管理评论
[作者]
江若然 张玲玲
社交网络的出现使现代人们沟通交流的方式发生了颠覆性的变化。不断有研究者从社会角度和技术角度对社交网络进行研究。链路推荐是一个非常重要的任务,一方面增强网络内部联系,另一方面改善用户体验。目前,在考虑网络结构信息和节点属性信息的社交属性拓展网络模型中链路预测算法中还没有很好的综合利用两种信息对链路生成的影响。本文在基于局部信息的链路预测算法下考虑不同类型共同邻居节点对链路生成的影响,并将其应用于社交属性拓展网络模型中。在改进的算法中,用户共同邻居节点和属性共同邻居节点对链接相关性的影响被给予不同的处理。在Google+社交数据集的实验表明,在社交属性拓展网络模型下,本文改进算法优于不考虑共同邻居节点影响的算法。在总结实验结果中用户共同邻居节点和属性共同邻居节点对链接生成的不同影响后,对不同类型节点的处理方法提出指导性建议。
[期刊] 财经科学
[作者]
李恒 殷志高
基于城市网络视角探讨金融发展对经济增长和经济差距的影响,对完善金融有效支持实体经济体制机制、推动区域经济平衡发展具有重要参考价值。本文使用2011—2020年中国284个地级以上城市数据,实证检验金融空间关联网络的平衡发展效应。研究表明,金融网络中心性能够促进城市经济增长、缩小城市经济差距,有利于推动经济平衡发展。地理区位和城市群类型差异会诱致金融网络中心性的平衡发展效应产生异质性,具体表现为对东部地区和核心城市群地区的影响更为明显。在宏观层面,金融网络中心性能够通过增强城市经济韧性和市场潜能缩小城市经济差距,而企业进入和企业成长则是金融网络中心性推动城市经济平衡发展的重要微观基础。进一步分析发现,金融网络中心性会缩小城市内部差距和南北地区差距,但并不利于城乡之间的经济平衡发展。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
路兰 孟晓宇 刘瑞超
链路预测是根据已有的网络结构等指标来对网络中尚未产生连边的两个节点间存在边的可能性大小进行预测。链路预测算法在社会网络中的应用是非常广泛的,且都具有很好的预测效果。但由于真实网络往往具有纷繁复杂的演化机制,这使得很难利用某一单指标去准确刻画,并且每种指标在不同网络结构中的预测效果各不相同,现有链路预测算法都是针对特定网络结构才可能有的最佳效果,缺乏普适性。本文基于均匀配方实验设计方法,构建了混合相似性指标,提出了改进的链路预测算法,并将其应用于微博社交网络和生物代谢合作网络中。研究结果表明,改进后的链路预测算法的预测准确性明显优于已有的链路预测算法,说明新构建的混合相似性指标具有一定的普适性;其次,试验设计方法大大缩减了混合相似性指标构建中最优权重确定的迭代次数及其复杂度。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
齐方鹏 王童 周明洋 傅忠谦
链路预测中关键的问题是如何通过已知的节点属性信息和网络的结构特征来衡量两个节点之间产生连边的可能性.传统的链路预测算法假设网络结构是保持不变的,而实际系统中的时间信息对网络的结构和网络的动态特性有很大的影响,从而导致了传统方法预测精度较低.为此,通过将互信息方法与移动平均模型相结合,提出了移动平均互信息方法.该方法不仅考虑了节点之间的共同邻居信息,还利用历史信息描述了网络的演化模式.在4个动态网络中的实验结果表明,移动平均互信息方法优于传统的对比方法,在预测精度上有了较大的提高.
关键词：
动态网络 链路预测 互信息 时间序列模型
[期刊] 经济地理
[作者]
周玉翠
城市的中心性是城市地理学研究的主要内容。采用反映旅游业发展水平的指标,定量研究了27个省会城市的旅游中心性特征及其差异;用SPSS聚类分析功能将27个省会城市分成7类,并分析各自的特征。最后对省会城市旅游中心性的发挥及在省域旅游业中的带动作用提出了建议。
关键词：
省会城市 旅游中心性 聚类分析
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
施宏伟 王发年
综合考虑物流服务节点区域的空间属性和成本约束,基于物流服务节点波及范围,分析备选服务节点选择过程及其运行成本特征,构建了物流服务节点布局优化模型。将物流服务节点选择映射为一个聚类过程,提出解决物流服务节点选择问题的自适应蚁群聚类算法。以物流系统总成本最低为聚类准则,描述了物流节点布局模型的求解过程,并对服务节点布局参数进行仿真实验,验证模型及算法的鲁棒性和选择效率。
关键词：
物流服务节点 布局优化 自适应蚁群算法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张斌 李亚婷 戴怡清
[目的/意义]发现网络结构如何影响预测指标的选定,对在合著网络中应用链路预测非常重要。[方法/过程]从CSSCI数据库中选取7门学科,构建合著网络,抽取其中的巨片,开展链路预测实验,并将网络结构的改变程度与链路预测效果的变化情况进行关联分析。[结果/结论]研究表明,当聚集系数很大时,最近邻的局部指标预测效果会很好。随着聚集系数增大,在稀疏网络中,SRW指标的预测效果会比较好;在稠密网络中,AA和RA指标的预测效果会比较好。[局限]研究指标只考虑到了网络拓扑结构特征,而忽略了社会、认知以及其他间接因素。此外
关键词：
合著网络 链路预测 网络结构 聚集系数
[期刊] 经济师
[作者]
王云婷 王巍 李新宁
针对黑龙江省配送中心的选址需求,使用k-means聚类算法对需求点进行分析,通过比较轮廓值得出两种较优划分方案。基于获得的选址方案,在考虑了能对选址问题产生影响的因素基础上,使用层次分析法对该问题进行目标层、准则层、指标层的划分。将各层影响因素两两比较确定了单层权值,进而综合评价得到了指标层的总权值以便于对备选方案进行评分选择,通过实例分析证明了该方法的适用性和可行性。
[期刊] 经济师
[作者]
阳敏辉
文章从Regiolab平台上选取真实城市道路的两组数据集用作实验数据,进行仿真实验与结果分析,实验步骤包括数据的加载和算法对比等,主要对OSELM-TTP、OSVR、BPNN三种行程时间预测算法的评估指标进行对比。仿真实验和算法评估用来验证基于在线序列极限学习机的路段行程时间预测算法的可行性。
关键词：
仿真实验 算法对比 算法评估
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
安宁 滕广青 白淑春 韩尚轩
[目的/意义]探索领域知识的中心性与聚类情况有助于关键知识识别与知识群簇发现,对于掌握领域知识发展进程中的知识演化模式具有重要意义。[方法/过程]以网络科学的思想为基础,基于知识关联关系构建领域知识网络。采用中心性与聚类性的相关指标,对领域知识网络从时间序列上进行跟踪与分析。从网络整体与节点个体的层面,分别对领域知识生长发展过程中的中心性与聚类性展开交叉相关分析。[结果/结论]研究结果表明:领域知识网络在整体层面上中心性与聚类性具有非显著的负相关关系;高中心度的领域知识具有低聚类系数;领域知识的聚类性在不
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘贤锋 刘同存
针对用户评分数据稀疏性问题,在对项目进行聚类基础上,文章提出了基于属性聚类的项目评分预测推荐算法。算法从项目属性特征相似性分析出发,利用K-Means聚类算法对项目进行聚类。对于未评分项目找到其所属的类簇;利用用户对类簇中其它项目的评分预测该用户对未评分项目的评分,达到降低数据稀疏性目的;最后结合协同过滤思想为用户提供推荐服务。实验结果表明,与基于项目评分预测的推荐算法相比,文章的算法推荐精度显著提高。
关键词：
电子商务 项目聚类 评分预测 推荐算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛颖 沙秀艳
目前研究的模糊C均值聚类算法(FCM)面临的最重要问题是初始值随机选取,导致其容易陷入局部最优,同时影响运算速度。而灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对初始值的选取也没有合理有效的方案。针对以上问题,文章提出坐标密度法,确定初始聚类中心,对FCM算法进行改进;接着提出运用改进的FCM求取GM(1,1)中数据的聚类中心,并把聚类中心作为初始值的方法;通过与已知算法进行比较验证了其可行性和有效性。
关键词：
模糊C均值聚类 坐标密度法 灰色预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛颖 沙秀艳
目前研究的模糊C均值聚类算法(FCM)面临的最重要问题是初始值随机选取,导致其容易陷入局部最优,同时影响运算速度。而灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对初始值的选取也没有合理有效的方案。针对以上问题,文章提出坐标密度法,确定初始聚类中心,对FCM算法进行改进;接着提出运用改进的FCM求取GM(1,1)中数据的聚类中心,并把聚类中心作为初始值的方法;通过与已知算法进行比较验证了其可行性和有效性。
关键词：
模糊C均值聚类 坐标密度法 灰色预测模型
[期刊] 物流技术
[作者]
冀德刚 魏俊萍 贾鹂
建立了物流运输中运输路径优化的数学模型,并针对物流运输路径优化的实际特点,提出了一种基于聚类和种子进化算法的车辆路径选择(VRP)优化的复合算法,同时通过实验分析,说明了该算法能够降低算法的输入量,同时提高了收敛速度,具有一定的可行性和有效性。
关键词：
VRP K-means聚类 种子进化算法
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