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提出了多种基于子图结构特征的新特征,构建了基于节点重要性、基于节点共同邻居、基于边共同邻居、基于邻居子图和基于边子图五类特征,并将这五类特征中的多种特征分别作为特征输入,运用机器学习的方法,实现科学家合作网未来合作关系的预测。研究中发现,基于边子图特征的链路预测准确率最好。此外,研究中运用基于模型的特征排序和最大信息系数特征选择方法分析类内特征的影响力以及相互关系,通过机器学习算法的分类模型进行链路预测。该方法能够有效地揭示网络类内特征在预测中的重要性和相关性,有利于发现影响力大的特征和冗余特征。 相似文献
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以MnO2为8YSZ的烧结助剂,研究MnO2含量和烧结工艺参数对8YSZ活化烧结及其性能的影响.采用阿基米德排水法、维氏显微硬度仪、电子万能试验机对烧结块体的致密度、硬度和抗弯强度进行分析,并使用扫描电子显微镜(SEM)、X线衍射分析(XRD)对其微观形貌和相组成进行表征.实验结果表明:块体的致密度随着MnO2含量的增加而逐渐增加,当MnO2添加量为3％时获得了最好的烧结效果;随着温度的升高,块体致密度也逐渐增加,在1300℃烧结4h时,致密度达到了98.59％:在此条件下,样品的硬度与抗弯强度均为最佳,分别为1830.21(HV)与235.46 MPa. 相似文献
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