网络结构鲁棒性指标及应用研究

为了更好地测度网络抵御破坏的能力,基于网络连通和恢复能力提出了连接鲁棒性和恢复鲁棒性两种指标.运用这两种指标,以网络规模为500,取20次独立实验的均值,对ER随机网络、规则网络、BA无标度网络以及WS小世界网络4种典型网络结构进行仿真.实验结果表明:ER随机网络对于恶意攻击的鲁棒性要优于其他3种网络;BA无标度网络仅节点恢复鲁棒性较好,边恢复鲁棒性和连接鲁棒性最差;规则网络拥有很好的连接鲁棒性但恢复鲁棒性最差;WS小世界网络受其参数影响,鲁棒性介于ER随机网络和规则网络之间.同时还发现,网络结构鲁棒性的下降随着去除节点个数的增加和网络结构参数的改变而呈现出一定的"涌现"现象.     

基于组合神经网络的语义省略“的”字结构识别

针对语义省略“的”字结构识别任务, 提出一种基于组合神经网络的识别方法。利用词语和词性, 通过双向LSTM (long short-term memory)神经网络, 学习“的”字结构深层次的语义语法表示。通过Max-pooling层和基于GRU(gated recurrent unit)的多注意力层, 捕获“的”字结构的省略特征, 完成语义省略“的”字结构识别任务。实验结果表明, 所提模型在CTB8.0(Chinese Treebank 8.0)语料中, 能够有效地识别语义省略的“的”字结构, F1值达到96.67%。     

一类作为网络模型的可平面无标度图

无标度特性普遍存在于大量的实际网络和人造网络中.为了更好地研究这类无标度网络模型的拓扑性质和内在动力学,大量的模型被建立,如随机网络模型和确定性网络模型.鉴于以往确定性模型中的无标度指数都是唯一不变的常数,定义了一类具有广义自相似性的增长网络模型,分析了它的一些拓扑性质:平均度、聚集系数、直径、度分布、最多叶子生成树.得出该模型具有无标度特性和小世界效应,并且可以通过调整相应的参数来获得丰富的无标度指数.     

基于句法结构的神经网络复述识别模型

为解决已有复述语义计算方法未考虑句法结构的问题, 提出基于句法结构的神经网络复述识别模型, 设计基于树结构的神经网络模型进行语义组合计算, 使得语义表示从词语级扩展到短语级。进一步地, 提出基于短语级语义表示的句法树对齐机制, 利用跨句子注意力机制提取特征。最后, 设计自注意力机制来增强语义表示, 从而捕获全局上下文信息。在公开英语复述识别数据集Quora上进行评测, 实验结果显示, 复述识别性能得到改进, 达到89.3%的精度, 证明了提出的基于句法结构的语义组合计算方法以及基于短语级语义表示的跨句子注意力机制和自注意力机制在改进复述识别性能方面的有效性。     

基于复杂网络的债券型基金投资组合结构特性分析

本文以中国基金市场的债券型基金为研究对象,分别建立了基金网络和债券网络,分析了两个网络的度分布、聚集系数、平均距离以及度为k的所有节点聚集系数的平均值等统计特征.得出债券型基金投资组合中,基金网络是一个小世界网络,不具有无标度特征,而债券网络既具有无标度特征,同时也是一个小世界网络.     

蒙古语词向量评测研究

词向量具有良好的语义特性,可用于改善和简化许多自然语言信息处理应用。本研究利用CBOW和Skip-gram两种模型架构在不同数据和不同维度下训练蒙古语词向量,然后结合蒙古语特征设计一个语义语法综合测试集,并在此测试集上用语义和语法相似度来评测词向量质量。研究结果表明,蒙古语语义和语法相似性任务上,Skip-gram模型优于CBOW模型,Skip-gram模型的窗口大小为5的情况下,词向量质量最好,且随着词向量维度或训练数据的增大,词向量质量有明显的提高。     

基于语义网络模型的面向装配的设计研究

对并行工程下面向装配的设计（ＤＦＡ）进行了研究，总结了ＤＦＡ的一般原则，引入了适于ＤＦＡ的产品装配结构的语义网络模型及其描述语言即功能描述语言，并通过实际的例子说明了这种模型在ＤＦＡ中的具体应用。     

用语义网络语言描述知识的表示

文章首先介绍语义网络的基本概念,用实例描述如何用语义网络语言(SenetL)表示知识,同时介绍如何用扩张的语义网络表示语义,着重介绍实例(instance-of)、聚集(part-whole)、泛化(is—a)和联合(member-of)几种典型语义关系的语义网络表示的方法。     

基于规则方法的汉语到语义网络语言的转换研究

语义网络语言是一种具有较强表示能力的知识表示方式．语义网络语言的使用有助于运用语言结构进行推理,回答查询．从依存关系树库中提取出依存三元组到语义网络语言的转换规则,并使用XML标记语言实现了对大规则集的管理,包括规则的添加、删除、修改．从而实现了汉语到语义网络语言的转换,为构建以语义网络语言为知识表示形式的知识库提供了支持．     

扬州市公共交通网络复杂性分析

城市公共交通系统可以抽象为由公交线路和停靠站点构成的网络,公交网络构成了一个典型的复杂网络。本文以扬州市的公共汽车交通系统中的停靠站点为研究对象,对其进行了复杂性分析,计算了网络的度分布、平均路径长度、聚集系数等指标。结果表明,扬州市公共交通网络的度分布符合幂律分布,并且具有较小的平均路径长度和较大的聚集系数。从而证实扬州市公交网络符合小世界特性和无标度特性。     

Integrated semantic similarity model based on ontology

To solve the problem of the inadequacy of semantic processing in the intelligent question answering system. an integrated semantic similarity model which calculates the semantic similarity using the geometric distance and informarion content is presented in this paper. With the help of interrelationship between concepts, the information content ofconcepts and the strength of the edges in the ontology network. we can calculate the semantic similarity between two concepts and provide information for the further calculation of the semantic similarity between user‘s question and answers in knowlegdge base. The results of the experiments on the prototype have shown that the semantic problem in natural language processing can also be solved with the help of the knowledge and the abundant semantic information in ontology. More than 90% accuracy with less than 50 ms average searching time in the intelligent question answering prototype system based on ontology has been reached. The result is vety satisfied.     

上海股市单边下跌股票风险复杂网络特性分析

利用股票VaR数组对股票中短期风险进行模拟,并以上海市场股票为节点,利用股票VaR数组之间的相关系数作为权值构建一个无向无权网络,即股票中短期风险复杂网络,并对其进行复杂网络特性分析.结果表明:所构建网络具有小世界效应;在特定情况下具有无标度特性,而在大多数情况下,并不具有无标度特性;单边下跌条件下,各支股票的价格波动影响较大,而各支股票的风险相互影响较小;时间跨度较小的情况下,持有不同股票所遭受的损失相差较大;而时间跨度较大的情况下,持有不同股票所遭受的损失相差较小.     

并发Lambek演算在时态查询中的语义转换

 为寻找时态逻辑的替代者,以公理化的方式对时态查询语言做句法和语义的分析,构建了并发的Lambek演算（L_CTQ）及其范畴语法用以作时态查询的句法分析。根据L_CTQ演算构造相应的L_CTQ标号自然演绎系统,从而提供句法演算到语义计算的转换方式,为时态查询语句的语义分析提供相关接口。     

基于再度感染的SIS传播模型研究

提出了复杂网络上一种基于再度感染的SIS传播模型.在具有树状分支结构的网络中,针对某个染病节点,在考虑其感染子节点的同时,也考查其再次感染祖先节点的情况.分别在小世界网络和无标度网络上进行仿真分析,结果表明,对于小世界网络,基于再度感染的SIS传播模型的稳态感染密度比传统的SIS传播模型的要大,而且感染周期越短,稳态感染密度越大;而对于无标度网络,虽然基于再度感染的SIS传播模型的稳态感染密度也比传统的SIS传播模型的要大,但是,感染周期对于稳态感染密度的影响微乎其微,甚至可以忽略.     

一种随机-无标度混合的P2P蠕虫传播模型

针对现有模型中只用节点度来构建蠕虫网络的不足,文中结合无标度网络性质和实际P2P网络通信的特点,引入一个表示新节点连接概率的调节参数,在此基础上以随机选择与优先依附混合的方式建立蠕虫传播模型,并利用平均场理论和Matlab仿真对模型的演化机理进行研究.理论分析与仿真实验表明:选择蠕虫网络中合适的节点和新感染蠕虫主机建立的连接与连接概率、节点吸引力等因素有着紧密的联系;所建立的蠕虫网络具有无标度网络的性质.     

网络嵌入价值视角下信息中介服务进入决策

研究了信息中介的服务与决策者构成的复杂网络之间的相互作用,提出了网络嵌入价值VNE,同时考虑网络收益与中介收益标度既可用于评价服务对于网络的价值,也可为信息中介决策提供依据.在中介和网络间建立了一个博弈模型,得到了中介服务能生存于网络中的条件.在此基础上定义了信息中介的网络嵌入价值,从网络的视角考察了中介服务进入市场的成本C和价格P的决策.最后比较了ER网络(随机网络)与SF网络(无标度网络)这两种不同网络结构下网络嵌入价值与决策的差异.     

上海证券市场的复杂网络特性分析

证券市场作为一个复杂的经济系统,可以用复杂网络来抽象和描述.选取2002年以前在上海证券交易所上市,并且在2002年初至2004年末在上海证券交易所持续交易的股票为节点,股票价格波动相关性为边构建一个无向无权的证券市场网络.利用复杂网络的理论和研究方法,分析该网络的拓扑结构,发现该网络具有典型复杂网络的统计特性——小世界效应和无标度特性,从而为研究证券市场提供了一个新的视角.     

多层航线聚合网络建模及相关性分析

为研究航空公司航线网络结构特征,基于复杂网络理论以机场为点,机场间的直通航线设边,建立由46个航空公司子网络聚合的多层航线网络模型,计算并分析其参数指标。结果表明:航空公司航线网络分布具有明显地域偏好性和较短平均路径长度;网络平均度与网络密度、聚集系数呈强正相关性,与平均路径长度有强负相关性;航线规模与网络直径无明显关系。聚合后的多层航线网络具有明显的小世界网络和无标度网络特性;节点度对网络指标影响最大,与网络中心性指标、介数呈强正相关,与点聚集系数和最短路径呈负相关性;介数与介数中心性具有强正相关,与特征向量有弱的负相关性;聚集系数与网络其他指标均呈负相关性;最短路径与网络接近中心性和特征向量中心性影响最大。     

BFS-CTC汉语句义结构标注语料库构建方法

根据现代汉语语义学,构建了一种层次化的句义结构模型.基于该模型构建了汉语句义结构标注语料库(Beijing forest studio-Chinese tagged corpus,BFS-CTC).利用自行开发的标注和管理工具,对模型中各个句义成分及其组合关系进行快速标注,降低培训工作量和标注成本.BFS-CTC涵盖了6种句式类型,约1万句,提供了符合现有规范的词法和句法标注信息与自定义规范的句义结构标注信息,便于词法、句法和句义的对照分析研究,以及语料的综合使用和横向分析.此外,BFS-CTC还具有较强的可扩展性,可在核心标注库基础上扩展生成其它扩展库和标注资源.     

A new synthetical knowledge representation model and its application in data flow diagram

A new synthetical knowledge representation model that integrates the attribute grammar model with the semantic network model was presented. The model mainly uses symbols of attribute grammar to establish a set of syntax and semantic rules suitable for a semantic network. Based on the model, the paper introduces a formal method defining data flow diagrams (DFD) and also simply explains how to use the method. Supported by the National Natural Science Foundation of China Liu Xiang: born in June 1973, MS graduate student