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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
谢丽霞 孙红红 杨宏宇 张良
针对复杂网络中关键节点识别方法的分辨率和准确性不足的问题,该文提出了一种基于K-shell的复杂网络关键节点识别方法(K-shell based key node recognition method,KBKNR)。首先,采用K-shell方法将网络分层,获取每个节点的K壳(K-shell,Ks)值,通过Ks值衡量复杂网络全局结构的影响。其次,提出综合度(comprehensive degree,CD)的概念,并设定可动态调整的影响系数μ_i,通过平衡邻居节点和次邻居节点的不同影响程度,获取每个节点的综合度。在该方法中,当节点Ks值相同时,综合度较大的节点更重要。对比几种经典关键节点识别方法和一种风险评估方法,实验结果表明,该方法能够有效识别关键节点,在不同复杂网络中具有较高的准确率和分辨率。除此之外,KBKNR方法可以为网络节点的风险评估、重要节点保护和网络中节点的风险处置优先级排序提供依据。
[期刊] 物流技术
[作者]
胡松 杨贝
供应链网络核心节点的识别对于提高企业供应链网络的运作效率和韧性具有重要意义。研究分析了局部核心节点发现算法的思想及其收敛性特征，基于复杂网络视角提出了一种考虑节点连边重要性的供应链网络核心节点识别算法，结合网络效率下降率指标综合评价节点重要度，并结合虚拟与真实企业供应链网络进行算法验证。研究表明，该算法可有效识别出企业供应链网络中包含计算度值较低桥节点在内的核心节点，且算法识别准确性与计算速率更优。
[期刊] 工业工程
[作者]
闫伟 何桢 田文萌
在复杂产品的关键质量特性(critical-to-quality characteristics,CTQ)识别中,传统方法应用于不平衡数据时会表现出有偏性,即对占类别比例较小的不合格产品识别的性能明显劣于占比例较大的合格样本。为解决以上问题,提出了基于改进信息增益(information gain,IG)算法的复杂产品高维不平衡数据集CTQ识别方法,利用改进IG算法评价标准降低不平衡数据中有偏性的影响,从而有效识别CTQ。算例结果表明该方法可以显著提高不平衡数据关键质量特性识别性能。
关键词：
复杂产品 关键质量特征 信息增益
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
［目的 ／意义］作者身份识别是语言文体学的重要研究方向，利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。［方法 ／过程］将复杂网络理论引入该研究领域，在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法，使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合，通过计算文本间风格相似度进行作者识别。［结果 ／结论］基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征，提高识别的精度，与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更．．．
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
[目的/意义]作者身份识别是语言文体学的重要研究方向,利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。[方法/过程]将复杂网络理论引入该研究领域,在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法,使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合,通过计算文本间风格相似度进行作者识别。[结果 /结论]基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征,提高识别的精度,与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更高。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
谢荣琦 何桢 何曙光
针对复杂产品质量特征中存在的冗余性,将k-modes特征聚类算法引入关键质量特性识别,构建ReliefF和k-modes特征聚类相结合的关键质量特性识别混合模型。在使用ReliefF算法对质量特性赋予权重并初步筛选有关质量特性后,对质量特性集合进行k-modes特征聚类,并从每个特征簇中挑选关键质量特性。算例表明该方法能够有效删除原始数据集中的不相关和冗余特征,从而达到识别关键质量特性的目的。
关键词：
关键质量特性 特征聚类 特征选择 冗余性
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘宪立 窦志武
文章首先通过文献梳理和专家访谈的方式分析了跨境电商供应链干扰体系，构建了跨境电商供应链干扰网络模型；然后从小世界网络、无标度网络和节点中心化三个方面揭示干扰网络拓扑结构；最后提出随机免疫策略和蓄意免疫策略，并对免疫效果进行动态仿真分析。研究结果表明：蓄意免疫策略的效果优于随机免疫策略，而在蓄意免疫策略中，节点介数中心化策略效果和节点度中心化策略效果较好；国际贸易摩擦、跨境商品配送延迟和跨境物流时效低对网络效率影响较大。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李文兰 王野 李立 郑彩雪
[目的/意义]针对网络结构关键节点识别指标在合著网络应用中存在的不足,基于多属性决策TOPSIS理论构建了识别合著网络关键节点的新方法。[方法/过程]首先基于合著网络信息流类型选择度中心性、接近中心性和特征向量中心性为多属性决策评价指标;其次基于熵权理论计算出各指标权重;最后通过多属性决策TOPSIS方法识别出合著网络中关键节点,并以"Scientometrics"期刊2011—2015年论文作者合著网络进行了实证研究。[结果/结论]基于多属性决策TOPSIS方法识别出了G.Abramo和C.A.D’An
关键词：
合著网络 节点属性 识别 决策
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
刘雁 饶元
节点的重要度评价对复杂网络上节点的传播影响力具有重要的理论意义和应用价值,但传统的基于网络位置的方法并未考虑多维指标特征对网络节点重要度的影响,导致在大型网络的节点重要度评价中,一般节点的排序结果精度不高.为此在深入剖析经典的混合度分解算法以及传统重要性排序算法缺陷的基础上,结合网络节点的全局特征和局部特征对节点进行重要度影响分析,并将三度影响力原则融入节点的局部特征,提出一种适用于无向网络的基于多领域复杂网络拓扑结构下的节点重要度评价方法,即基于聚集系数和邻居特征的混合分解方法(CNMD).在社交网络、电子邮件网络、协作网络等10个领域数据集上的实验结果表明,相比于MDD、Eksd和MCDWE等算法,CNMD方法排序结果的分辨率分别达到了92.44%、99.99%、98.68%等,在10个领域数据集上的平均分辨率为98.73%,最高分辨率为99.99%,最低分辨率为92.44%,明显优于对比算法,可以更有效地应用于大型复杂网络中节点重要度的快速评价与计算.
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李慧 王若婷
[目的/意义]对科技文献进行热点识别研究，有助于学者们准确把握学科发展趋势和前沿问题，为科研政策和人才培养提供理论依据。[方法/过程]引入文献—关键词双模网络，设计一种考虑时间因素、文献引用关系、关键词位置顺序、关键词词频、文献与关键词关联关系的关键词综合影响力模型。利用Node2vec网络表示学习模型将共现网络中的节点映射为向量，采用轮廓系数对K-means、凝聚层次聚类等4种聚类算法进行评估，遴选出最优的聚类算法，结合关键词综合影响力识别热点主题。[结果/结论]选取数字人文领域的期刊文献数据进行实验，结果表明该方法可以较好地识别数字人文领域的前沿热点。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
陈晓威 史昱天
【目的】针对PageRank算法在符号网络中的局限性,提出其改进算法,以识别社会网络中的关键节点。【方法】基于符号网络的相关理论,将PageRank算法与点度中心性相结合,提出KeyRank算法,并对Slashdot网站的用户数据进行分析,以获取用户的KeyRank算法排名。【结果】PageRank算法排名、入度排名、M-PR算法排名与KeyRank算法排名在统计学意义上呈中度正相关。【局限】KeyRank算法忽略了每次迭代时正、负链接的相互作用。【结论】传统算法与KeyRank算法在节点排序上存在差异,
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
闫伟 何桢 田文萌 何曙光
将IG(Information Gain)方法引入高维复杂产品质量特性识别,根据复杂产品制造过程的特点,将产品样本数据集中质量特性与样本质量类别建立联系,构建基于IG的相关性识别模型判别两者之间相关性及质量特性的有用性,从而去掉原始样本数据集中的弱相关特征及冗余特征,识别出对于产品质量具有直接关键影响的关键质量特性。算例结果表明,该方法可以比较有效消除在原始样本数据集中的冗余和不相关特征,适合用于高维复杂产品关键质量特性识别。
关键词：
关键质量特性 复杂产品 IG 相关性
[期刊] 华东经济管理
[作者]
王浩宇 孙启明
文章基于复杂网络的理论方法,采用2012年投入产出数据构建了京津冀三地及地区间产业复杂网络模型,从关联结构和强度两个维度识别了京津冀各地区及地区间关键产业,进而将关键产业划分为区域核心关键产业、局部关键产业和潜在关键产业,并且对各地区域关键产业分布情况进行分析比较。研究结果表明:北京的区域关键产业最多,其中现代服务业占近7成,美中不足的是科技研发和服务业未能有效带动其他地区的产业升级发展;天津的区域关键产业分布呈现能源、制造和服务业三足鼎立的局面,但其区域关键产业大多为局部关键产业,仅带动了本地区发展,其
关键词：
复杂网络 京津冀区域 关键产业 产业关联
[期刊] 情报学报
[作者]
贺超城 吴江 刘福珍 王春迎
科研全球化实现了空间分布不均匀的科研学术资源在全球尺度的流动与优化配置,而科研合作起到了不可或缺的作用。尤其是远距离和跨国的科研合作,极大地促进了知识和技能的创造与传播。然而,现有研究有以下两方面局限:第一,忽略了合作网络中科研主体的空间特征,而空间特征对合作效率、合作质量等多个方面都有重要影响;第二,没有充分考虑科研合作中的主导作用,而科研主导对科研合作的发起、推进、产出等各个阶段都有着举足轻重的意义。为此,本文以Web of Science上2010—2018年药学领域的科研合作论文作为数据源,对科研合作中的科研主导进行了全面的空间分析,并进一步提出地理科研主导排名(GeoLeaderRank)以识别关键科研机构,用学术影响力指标(被引频次、hg指数等)进行对比验证。通过空间分析发现,在药学领域,全球科研主导量分布的空间聚集加剧,亚洲国家的科研主导量增长明显,远距离和跨国的科研主导格局并无明显改变。通过与传统指标的对比分析,发现地理科研主导排名能更好地识别具有顶尖学术影响力的科研机构。虽然在传统指标下,一些中国的科研机构可以比肩欧美顶尖科研机构;但是在被引频次、hg指数以及地理科研主导排名等指标下,中国的科研机构与欧美顶尖科研机构还存在差距。本文为全面认识科研合作中科研主导的空间特征以及解决其空间偏差提供了一个全新的视角。
[期刊] 现代情报
[作者]
彭丽徽 李贺 张艳丰
[目的/意义]在舆情监控和管理的实践过程中,迅速有效地识别出舆情网络中的关键节点,对舆情的监督和治理具有重要意义。[方法/过程]从内容与结构双重维度,设计一种完整的网络舆情关键节点挖掘、识别和分类的技术方法。涉及Goo Seeker、Gephi、Fuzzy AHP和TOPSIS等软件和算法,并以新浪微博"8·12滨海爆炸"事件为例进行具体分析。[结果/结论 ]突破了单纯从单一维度进行关键节点排序的局限性,使关键节点的识别与分类进一步深入,并明确演化特征,对网络舆情的科学应对具有参考价值。
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