一种通信网络节点重要性的计算公式

针对基于节点的移除可能导致网络拓扑结构变化的不足,提出了一种确定通信网络节点重要性的评价公式.该公式综合考虑了节点在网络中的全局性影响,能精确地评价网络节点重要性,尤其对解决卫星网络的节点重要性评价方面.该计算公式定义了网络中节点重要性取决于该节点在网络中的位置信息和其他节点对该节点的贡献度.节点的位置由节点介数确定,其他节点对该节点的贡献度与其他节点的介数及紧密度相关.利用该公式对典型网络的节点重要性进行分析,并与其他评价方法进行对比,结果表明,该公式能精确并正确评价节点对网络的控制能力.     

个人微博用户网络的节点中心性研究

以新浪个人微博用户为研究对象,建立了一个"关注"与"被关注"的有向网络.将节点度、紧密度、介数和K-壳4个社会网络指标应用到微博有向网络,研究了个人微博用户网络中节点的中心性,得到网络中重要性用户,分析了他们在信息传播中的作用和在网络中所表现出来的特性,体现出该用户的兴趣爱好.研究了社会网络指标与度之间的相关性,体现出网络各指标之间的关系.研究结果有助于识别个人微博用户网络的关键节点,进而分析信息在个人微博用户网络中的传播.     

竞争网络中合作策略的研究

合作与竞争驱动自然社会与生态系统的动态演化,这些机制的相互作用可以对多个网络产生不同的影响。基于特征向量中心性,在网络的网络基础之上提出合作竞争模型,定义网络之间对外是一种竞争关系,对内为合作关系。揭示合作竞争特性,依据节点的重要性不同将合作策略与竞争策略进行了分类,研究模块网络间不同合作策略对集群网络乃至整个网络的资源配置的影响,发现重要性越大的节点间的结合能够给网络带来更多的利益。     

Direction‐of‐Change Financial Time Series Forecasting using a Similarity‐Based Classification Model

A similarity‐based classification model is proposed whereby densities of positive and negative returns in a delay‐embedded input space are estimated from a graphical representation of the data using an eigenvector centrality measure, and subsequently combined under Bayes' theorem to predict the probability of upward/downward movements. Application to directional forecasting of the daily close price of the Dow Jones Industrial Average over a 20‐year out‐of‐sample period yields performance superior to random walk and logistic regression models, and on a par with that of multilayer perceptrons. A feature of the classifier is that it is parameter free, parameters entering the model only via the measure used to determine pairwise similarity between data points. This allows intuitions about the nature of time series to be elegantly integrated into the model. The recursive nature of eigenvector centrality makes it better able to deal with sparsely populated input spaces than conventional approaches based on density estimation. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

我国城市社区体育研究述要

我国城市社区体育产生时间较短,但在城市化的推动下城市社区体育发展迅猛,城市社区体育的研究也受到了社会各界的重视,并有了质的突破.但基础理论仍较薄弱,有的基础概念不统一 ,造成了应用性理论研究的迷茫甚至混乱,因此有很多领域需要做进一步研究.     

基于复杂网络的城市轨道交通网络中心性研究

城市轨道交通车站在网络中承担着乘客集散和连通区间的重要作用,如何有效评估其在客流网络中的影响力是研究网络结构优化和降低运营风险的重点。基于复杂网络理论,以车站为研究对象,通过建立网络客流分配模型,结合轨道交通智能卡数据提出城市轨道交通网络车站客流的集聚程度指标和3个客流中心性指标。将研究方法应用于北京市地铁网络,识别出了北京地铁的重点车站并且系统性分析了北京地铁早高峰客流现状,为地铁网络运营提出意见。     

基于含时网络与随机矩阵理论的投资组合研究

考虑到资产收益率间复杂的线性和非线性动态相关及演化关系,基于Pearson相关系数、Kendall秩相关系数和Tail相关系数等构建含时网络并结合随机矩阵理论,研究最优投资策略问题。为了对比不同相依关系、不同中心性测度及是否降噪对投资策略的影响,构建了9个资产筛选网络模型,并基于上证180指数数据,求解最优投资策略,分析其内样本和外样本表现。研究发现:在Kendall和Tail相关系数下的模型所选资产组合可以有更低的交易成本,运用随机矩阵理论进行降噪能显著提升投资收益,含时条件中心性测度的引入有助于筛选出更优的资产组合。     

基于复杂网络分析技术的SAP系统迁移

以复杂网络分析技术为基础,利用中心化度量方法与拓扑鲁棒性分析,研究了一个真实企业SAP系统迁移过程的系统设计.提出了基于介数中心性的网络硬件升级规划方案,设计了网络中局部拓扑鲁棒性的度量方法.通过仿真实验验证了相关设计方法的有效性.结论表明,应用复杂网络理论的方法进行实际系统的分析与设计,可以有效地提高SAP系统的鲁棒性和响应时间.     

中国区域中心城市沈阳、武汉中心性与扩散域对比研究

通过构建中心地中心性测度指标体系,运用SPSS18.0因子分析方法抽取了6个主成分对中国典型的老工业基地沈阳和武汉的中心性进行了综合测算.引进日本“时距圈”的概念,根据中心性综合得分值构建中心地的“时距圈”测算公式,利用Arc GIS 9.3平台使用Kriging插值法测绘出沈阳、武汉的扩散域空间表达图.结合规模指数、经济增长率指数对比分析了沈阳、武汉在地方、大区、全国的中心职能,从微观、中观与宏观三个尺度预测了其中心地扩散域的辐射作用以及未来中心地位的变化趋势.     

试论增强教师工作中心度的心理策略

教师工作中心度的高低是制约教师工作满意度和积极性的根本因素.从立意、顺心、怡情等心理策略方面对此进行了简略的论述,以期能维持并提高教师的工作中心度.