DBLP科研合作网络的建模与拓扑特征分析

使用DBLP(databasesystemsandlogicprogramming)提供的文献索引作为原始数据,对计算机及其相关领域合作发表论文形成的科研合作网络进行了研究.通过解析xml元数据,构建DBLP科研合作网络拓扑并计算其网络拓扑常规参数,分析了若干参数的统计特征,发现DBLP科研合作网络是小世界网络,但无标度特性不明显;该科研合作网络的中心与边缘拓扑反映不同的科研合作模式;DBLP复杂网络的k核与科学家的h-指数并无强相关性.最后使用观察结果讨论了复杂网络的研究发展及本实验室在计算机相关领域的学术定位情况.     

互联网技术领域科研合作网络分析

首先,对中国知网收录的互联网技术领域中的所有论文作者进行统计,建立了科研合作网络,运用统计学方法对其网络基本特征进行了初步的分析.然后,应用复杂理论方法进行实证分析,发现该复杂网络具有无标度特征.最后,计算了5个较大的内部连通子网络的聚集系数、直径等网络参数,发现它们呈现小世界特征.研究结果对于获取科技信息、凝聚创新思想、共享研究资源有一定的参考价值.     

我国移动学习领域科研合作网络研究

从社会网络分析方法的角度,以CNKI刊载主题为移动学习论文作者的合著情况为样本,从数据预处理、核心作者群的选定两方面对合作作者的总体进行了分析.从合著网络的密度、中心性、平均路径长度、凝聚子群角度对移动学习领域科研合作网络作了实证研究,揭示了该领域作者群的一些特征,并建议要自觉融入合作网络,以适度增加合作网络密度;要积极加强合作,适度扩大合作网络的规模;要建立激励机制,培育“桥点型”作者,从而加强移动学习领域的科研合作.     

网络表示学习方法研究综述

随着社交网络、科研合作网络和万维网等信息网络的不断发展,具有网络结构的数据呈现爆炸式增长.如何合理地表示网络中的特征信息已成为网络分析的关键问题.网络表示学习(又称为网络嵌入)旨在将网络中的组件(节点、边或子图等)表示成低维的稠密向量,同时最大程度地保留组件在原网络中的信息和属性.由网络表示学习方法得到的表征向量可进一...     

具有社团结构的小世界网络模型

基于WS小世界网络的生成原理及网络社团结构的性质,提出一种具有社团结构的网络模型.在网络生成参数的控制下,可生成社团结构紧密程度不同以及随机化重连程度不同的网络.通过分析聚类系数、平均最短路径等统计特征量相对于模型生成参数的变化规律,明确模型具有的小世界特性.仿真结果表明在参数的一定范围内,所生成的网络无论是局部还是整体都同时具有小世界特性与社团结构的性质,称为具有社团结构的小世界网络(CWS网络).利用网络效率和网络的可通信性指标,通过调整参数的取值,可使所生成的网络在信息传输方面的性能超过完全随机的网络,表现出较好的信息传输与通信能力.     

技术创新合作网的演化机理与特征研究

自然界和人类社会中的网络系统既具有某些已被发现的组织结构的共性,也还有未被发现的内在演化机理和特性．本文在对复杂网络理论研究的基础上,结合企业技术创新合作实际,提出了节点具有竞争力的社会合作网络多阶段演化模型和算法,并通过数值模拟和实证研究,对网络的演化机理和小世界、无标度等特征进行了分析,得到了一些有意义的启示．     

增长的可导航网络模型

复杂网络具有3种重要的结构特性：小世界性、scale-free性和可导航性,反映它们的经典模型是：Watts-Strogatz模型、Barabási-Albert模型和Kleinberg模型.为了全面地反映出这些特性,在经典网络模型的基础上提出了一个新的增长可导航网络模型,这个模型同时具有这3种重要特征,并且在这个网络模型上使用贪婪算法时,它与Kleinberg模型具有相同的导航效果,有时甚至更加优越.     

复杂知识网络的结构特征对知识流动的影响

利用Jackson算法构建了知识网络的计算实验模型.该知识网络模型具备典型社会网络的五大特征.通过仿真试验探讨了单个虚拟的知识网络中具有不同属性的知识结点其知识水平演化的规律,两个具有不同知识水平的虚拟网络间建立知识合作联系的不同机制对落后网络和先进网络间知识扩散程度的不同影响,以及落后网络的网络密度和连接权重对网络间知识扩散程度的不同影响.     

面向智能船舶的水面小目标检测算法

针对智能船舶中基于视觉传感器的水面小目标识别具有识别区域分辨率低、图像模糊、信噪比低等问题,提出了一种新的基于卷积神经网络的水面小目标检测算法——自注意力特征融合检测算法.首先,为了提高视觉信息处理的效率与准确性,在网络模型中引入了自注意力模块,更多关注小目标的细节信息.其次,在网络模型中采用了结构化的特征融合算法,通...     

随机派系生长网络模型及其传输能力研究?

本文提出一种基于随机选择的派系生长网络模型,该网络从一个a-派系模体开始,每个时间步t,在网络中随机选择m个节点构建一个新的a-派系,由此网络生长演化.模拟研究表明:该网络具有高的聚类系数和短的平均路径长度是一个小世界网络,并且比值ρ=m/a越小,聚类系数越大.而度分布则呈指数分布,这些特征与许多交通系统的复杂网络的实证研究结果相符.该网络的聚类系数与节点度呈幂律变化,显示网络具有模块化层次结构的特征,这一特征与近年来人们研究的大多数复杂网络具有模块化层次结构特征的实证研究结果相符.我们还研究了该网络的传输能力,研究表明该网络的传输能力随着比值ρ=m/a的减小而增大.这些研究结果对城市公共交通网络的构建具有一定的指导意义.