二分网络研究

对二分网络的研究现状进行综述。将二分网络的研究方法归纳为两种思路:把二分网络投影到单顶点网络进行分析和直接基于原始二分网络进行分析。对二分网络已有的实证研究作一个简单的介绍,包括科学家合作网、听众与歌曲网络、演员合作网等经典二分网络。简单描述了二分网络的统计性质,介绍二分网络社团结构的定义,并对几种基于原始二分网络的聚类方法进行了说明。从动态模型和静态模型两方面来介绍二分网络的演化模型。最后对二分网络的研究现状进行小结并对未来发展做出展望。     

复杂网络中的社团结构

对复杂网络社团结构问题进行了综述。介绍了无权无向网络中社团结构的定义、探索社团结构的算法及算法的评价标准和检验网络。重点总结与类比了具有代表性的算法及其在检验网络上得到的结果,并依据这些结果和评价标准对算法进行了评述。部分地概括了原有算法在加权无向网络中的推广方法。最后对部分社团结构算法的特点进行了横向的比较,对社团结构与网络功能的研究进行简略介绍,并对社团结构研究的发展做出展望。     

社团结构网络环境下SIS病毒传播建模与分析

考虑许多现实网络具有社团结构,通过引入模块化系数,并在该系数合理范围控制下基于随机网络生成社团网络模型以模拟现实社会网络。通过平均场方法研究网络上的病毒传播动力学行为,推导传播阈值表达式,并用蒙特卡罗仿真加以验证。研究表明:社团结构的存在使得网络度分布发生变化,即社团结构越强,度分布越宽;同时,社团结构越强,病毒越易爆发;另外,传染率远大于阈值时,不同强度的社团结构网络的传播规模趋于一致,即网络结构对传播规模影响不大。     

基于同步理论的股票网络社团识别研究

利用股票价格波动时间序列的相关特性,基于同步理论研究股票网络的社团结构。通过对关联矩阵的谱分析确定股票网络中存在复杂的社团结构。随后,利用基于Kuramoto模型的同步聚类算法对网络节点(股票)进行动态分组,由局部序参量确定算法的收敛性并得到稳定的社团结构。通过与快速社团检测算法的对比验证,表明基于Kuramoto模型的同步聚类算法能够正确得到股票网络的社团结构,且更符合股票的属性分类。     

一种有向网络中社团结构划分的启发式算法

复杂网络中的社团发现和探测是当前复杂网络分析领域中的一个热点研究问题,并且具有非常广泛的应用前景。但是,传统的社团划分算法主要以无向、无权网络为对象进行分析,不能够适用于现实世界中更多的有向网络、赋权网络等。以有向网络为研究对象,研究其中的社团划分算法。鉴于前人提出的有向网络中社团划分算法存在着计算时间复杂度问题,引入模拟退火算法对其进行改进,并在改进算法中考虑了节点的网络结构属性。通过对不同规模的计算机生成的有向网络进行算法测试,验证了本文算法的正确性。最后,对一个实际复杂网络进行了社团划分,进一步验证了算法的有效性。     

基于网络权重的多社团网络结构划分算法

利用社团网络的统计特性,提出一种适于社团网络线性时间复杂度的多社团识别算法.构造复杂网络中节点的权重计算函数,进而生成计算序列,用迭代算法对复杂网络各种类型的节点进行集合分配.通过多个不同规模的网络结构数据对算法的性能进行测试,实验结果表明该算法时间复杂度为线性,能够在较短时间内对复杂网络中的社团数和社团结构进行发现,该算法还表现出对不同密度网络社团识别良好的适应性.     

多元偏好、社团结构与网络合作涌现仿真研究

在综合考虑复杂社会网络高集聚性、无标度性以及"社团结构"的基础上,依据"囚徒困境"博弈,建立了基于多元偏好的复杂社会网络演化博弈模型,创新性地将节点影响力运用于博弈策略的更新规则中,并利用Matlab平台进行仿真。从宏观特征和微观结构两方面,通过对照仿真实验,系统研究了多元偏好、社会网络的"社团结构"以及外部连接对合作涌现的影响及其作用机理。研究发现,多元偏好特征下社团结构特征影响主体的异质性期望水平;"社团结构"可以促进合作行为的涌现;社团外部影响力对合作涌现的影响与社团规模有关。     

基于谱方法的复杂网络中社团结构的模块度

现实中的大量复杂网络表现出明显的社团结构, 模块度是衡量网络社团结构划分的重要指标函数, 但最常用的NG模块度存在分辨率限制问题, 不能识别出小于一定规模的社团. 文章在谱映射的基础上, 提出了复杂网络社团结构的两种模块度. 改进的表现模块度不仅能够应用于有权网络, 而且部分解决了NG模块度的局限性问题; 内聚模块度以社团内部的内聚度为衡量依据, 从根本上避免了NG模块度和表现模块度可能出现的不恰当划分情况. 最后通过计算机生成的测试网络和两个经典网络, 与NG模块度对比验证了表现模块度和内聚模块度的可行性和有效性.     

一种复杂网络中社团划分的新算法

为了寻找复杂网络中的社团结构,本文基于社团的核的定义和一些定量条件,提出一种新的寻找复杂网络中社团结构的算法。该算法的基本思想是首先构建社团的核心,然后寻找它的邻居的集合,把满足定量条件的邻居节点添加到该核心中,直到没有节点满足定量条件。重复这个过程找出网络中其它所有的社团。最后,通过Zachary和Dolphin social network两个经典网络验证了该算法的有效性。     

疾病基因网络的二分图投影分析

介绍了一种可揭示同一集合内部结点相互关系的二分网络投影方法,并运用此方法对基因疾病二分网络图做研究.通过遗传性疾病与致病基因的关联性来分析不同疾病之间隐含的相互关系,得出由相同的基因变异所引起的各种不同疾病之间存在着或多或少的联系,这些疾病比起毫无联系的疾病,其相互引发的概率也要大得多.此结论使我们能够更清楚地认识到遗传性疾病的发病机制,对疾病预防以及医疗诊断都有一定的参考价值.     

基于二分图的城市公交网络拓扑性质研究

以北京市公交系统为例,用二分图模型对其进行描述,分别构建出公交站点网络和公交线路网络,对二分图、公交站点网络和公交线路网络进行了度的分布、集聚系数以及平均路径长度等拓扑参数的计算,并与规则网络和随机网络进行了比较,发现北京市公交系统具有"小世界"网络的性质.最后深入地研究了公交线路网络与公交站点网络拓扑参数形成的机理.     

信息网络的社区发现及其应用研究

在对信息网络社区发现研究的基本概念进行简单介绍的基础上,将目前的典型算法初步划分为5类,即传统发现方法、基于分割的方法、基于模块性质量优化的方法、基于动态模型的方法与基于谱分析的方法,然后着重对各种发现方法进行分类分析与比较,并以Web信息网络为例简述社区发现的应用,最后指出了目前方法存在的缺陷与未来可能的改进方向。     

应用人工神经网络模型进行中国教育发展的宏观比较研究

本文提出一种应用于我国教育系统宏观比较研究的人工神经网络模型。在模型中应用了模式相似方法来估计中国的社会经济发展的实际水平, 教育发展的预期投入以及教育结构。利用模型对中国教育现状的分析得出了一些可与其它方法得出的结果相互佐证的有益结论。     

新产品发布与品牌社区网络动态演进

品牌社区以顾客间互动的方式进行产品知识和营销信息的创造与传播,在企业新产品开发和营销中得到了迅速发展.当企业发布新产品时,社区中用户的互动会随之产生一定的动态变化.基于小米社区中红米Note4/4X板块的互动数据,对新产品发布后品牌社区网络的动态演进进行了研究.结果发现:社区网络属性与新产品传播相互影响,且在新产品发布...     

中国汽车零部件企业竞争网拓扑结构分析

通过搜集中国汽车零部件生产企业的信息,构建了中国汽车零部件及其生产企业的信息数据库以及描述二者之间关系的二部图,在二部图的基础上转化得到了零部件企业竞争网.用复杂网络的理论和方法分析了二部图和企业竞争网的各项静态统计属性.研究发现中国汽车零部件企业竞争网的度分布服从分段指数分布,且具有较小的平均路径长度、较大的群聚系数和结构测度值,表明其是既具有小世界性,又具有无标度性的随机网络.并讨论j二部图和企业竞争网的各项统计指标所具有的现实意义.     

图书馆借阅网的二分图研究

通过搜集上海理工大学图书馆1年内的图书外借信息,构建了图书及其借阅者的数据库及描述二者关系的二分图.根据图书和读者之间是否存在借阅关系和读者借阅书籍的天数这两种情况分别建立了无权和加权网络,并且通过复杂网络的理论和方法分析得到相关统计属性.研究发现这些统计属性均服从指数分布,且无权和加权网中相应的统计属性正相关.这表明,与无权网络相比,加权网不仅能描述合作竞争关系和结构,还能精确地描述竞争结果.并且,结合实际讨论了二分图中读者和图书内部及其之间的合作竞争关系和各项统计指标所具有的现实意义.