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加权网络

加权网络的相关文献在1989年到2022年内共计238篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、系统科学、电工技术 等领域,其中期刊论文192篇、会议论文7篇、专利文献329550篇;相关期刊121种,包括管理学报、情报学报、情报杂志等; 相关会议7种,包括2013年全国电气工程博士后学术论坛、第十三届现代数学和力学学术会议(MMM-XIII)暨钱伟长诞辰100周年纪念大会、第十届全国博士生学术年会等;加权网络的相关文献由675位作者贡献,包括吴明功、张燕平、张豫翔等。

加权网络—发文量

期刊论文>

论文:192 占比:0.06%

会议论文>

论文:7 占比:0.00%

专利文献>

论文:329550 占比:99.94%

总计:329749篇

加权网络—发文趋势图

加权网络

-研究学者

  • 吴明功
  • 张燕平
  • 张豫翔
  • 温祥西
  • 赵姝
  • 陈庆华
  • 鲁芬
  • 党永杰
  • 刘伟会
  • 刘峤
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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    • 陈广福; 韩辉珍
    • 摘要: 链路预测目标是根据已知网络结构信息去预测缺失链接及将来可能产生链接.然而,现存大部分链路预测算法仅关注无向无权网络而忽略权重贡献及节点邻域结构信息,导致预测准确度下降.针对以上不足,提出一种融合邻域结构和对称非负矩阵分解的加权网络链路预测模型,去执行加权网络的预测缺失权重和鲁棒性等任务.首先,邻接矩阵与其转置求和去计算局部相似度,再将该相似度映射到低维潜在空间去保持网络局部结构信息.其次,利用最小生成树算法搜寻节点邻域结构信息,构成基于最小生成树的邻域相似度矩阵.再次,为保持节点邻域信息,将基于最小生成树相似度矩阵映射到共同低维潜在空间,以保持整个网络权重结构信息.最后,融合以上两类信息构建统一加权链路预测模型.采用乘法更新规则学习该模型参数获得局部最优解,再以最小误差重构原始加权网络,从而获得预测分数矩阵.与现存代表性方法相比较,在8个真实世界加权网络上的实验结果表明所提方法的AUC最大提高3.1%.
    • 傅馨玉; 顾益军
    • 摘要: 提高加权网络链路预测算法精确度是研究复杂网络的基础问题之一。常用的基于局部网络结构的无监督预测方法没有考虑到重要性越高的节点越容易产生新连接,且在真实网络上中心性小的节点同样具有高度重要性。针对上述问题,提出一种融合节点重要性的无监督链路预测算法,从结构相似性和节点重要性两个角度计算新连接产生的可能性,并利用自定义系数调节影响程度。在5个真实加权网络数据集上进行实验,结果表明在解决小规模加权网络的快速预测问题上,该算法相比同类方法的预测精确度更高,有监督式链路预测方法并不适用。
    • 陈广福; 刘奇; 李晓飞
    • 摘要: 链路预测的目标是根据已知网络结构信息去预测尚未连接的节点间形成链接的可能性。大部分现存链路预测方法仅关注无向无权网络,忽略自然权重与网络结构,从而导致预测精度下降。为此,文章提出一个加权非负矩阵分解(WNMF)的链路预测模型。该模型同时保持自然权重和加权网络局部结构。首先,将权重网络的邻接矩阵分解映射到低维潜在空间,以保持原始网络自然链接权重,然后将3个经典的加权共同邻居(WCN)、加权Adamic-Adar(WAA)和加权资源分配(WRA)作为指示矩阵分配给非负矩阵分解模型,以保持网络局部结构,并融合以上两类信息提出3个基于加权非负矩阵分解框架(WNMF框架)的链路预测模型:WNMF-WCN、WNMF-WAA和WNMF-WRA。此外,采用拉格朗日乘法规则学习所提3个模型参数。在6个真实世界加权网络上将现有链路预测模型与本文链路预测模型相比较,其结果表明,所提模型的PCC和Precision值最高可分别提升22.8%和23.5%。
    • 陈灏然; 彭力; 李文涛; 戴菲菲
    • 摘要: 对于一幅图的观察,本能上会更多关注这幅图中相对更醒目的对象。通常这类对象会在这幅图中占据较大比重,从而导致小目标被忽视。由于小目标所在区域往往为弱测区域,检测器提取特征的过程中能够提取的特征较少,且在提取完特征后在特征信息传递的过程中容易丢失,使得针对小目标检测的效果并不是很好。因此,在单阶检测器的基础上,加入了跨信道交互的机制确保层间信息的完整,同时采取对训练样本进行目标增强并且设计了一个通用的损失函数,在此基础上改进样本加权网络预测样本的任务权重。提出的框架UWN在VOC公开数据集上的mAP为81.2%,在自制的小目标航拍数据集的mAP为82.3%。相对于FSSD算法,牺牲了部分速度,得到了精度方面的较大提升。
    • 付立东; 郝伟; 李凡
    • 摘要: 针对传统社区划分算法忽略现实世界网络特征导致社区划分准确率低的问题,提出了一种基于节点从属度的加权网络重叠社区划分算法.该算法提出加权网络模型,通过模型得到了能刻画出真实网络结构的加权网络;通过网络拓扑结构定义了核心社区,核心社区对社区划分的准确性有着重要作用.该算法计算节点与核心社区间的从属度,并与从属度阈值进行比较进行核心社区扩展,根据扩展模块度优化思想,通过不断地调整从属度阈值直到获得最优的社区结构,完成重叠社区划分.在人工网络数据集和真实世界网络数据集上与已有算法进行实验对比,实验结果验证了所提算法能够准确、有效地检测出重叠社区.
    • 陈龙; 姚鸿飞; 倪辰中; 郁鑫斐; 林启哲
    • 摘要: 公交网路设计是解决城市公交网络的关键环节,需要在设计阶段充分考虑公交站点和线路的性质,利用复杂网络理论针对公交需求的变化提供相应的需求,加大公交覆盖范围,提高城市公交的分担率及其可持续发展.本文充分考虑公交站点和线路的性质,利用复杂网络理论针对公交需求的变化提供相应的需求,加大公交覆盖范围,提高城市公交的分担率及其可持续发展.依托复杂网络理论,将复杂网络与公交规划相结合,提出了解决线路规划矛盾问题的方法,并考量了公交站点分布度数及热力度等权重因素,对公交站点种类进行划分.通过研究利用BA无标度网络模型,在已有的数据上设计了一套合理的网络生成算法,探讨了南京市栖霞区部分公交网络的设计方法.分析了BA无标度网络的特征,应用BA无标度网络的理论设计并生成了南京市栖霞区部分公交网络.
    • 张玲; 吴发辉
    • 摘要: 为了解群体兴趣和偏好,更好地划分加权网络重叠社区资源,提出基于多模态融合的加权网络重叠社区划分算法.基于图论知识构建加权网络模型,选取加权网络节点特征,利用多模态融合策略将五种节点特征融合到一起,组成总的特征向量,通过构建随机森林分类器实现重叠节点识别,完成重叠社区划分.实验结果表明:利用所研究算法划分四种加权网络重叠社区,得到的标准化互信息指数和模块度均更大,说明所研究算法划分性能更好.
    • 李翰超; 李邵梅; 陈鸿昶
    • 摘要: 针对无权网络建模暴恐团伙时忽略了关系属性的不足,提出用边权重量化关系属性的加权网络建模方法,设计了一种边权重的要素选择、要素量化及权重计算方法.为分析暴恐团伙加权网络,引入拉普拉斯中心度,度量节点对网络效率的影响来识别团伙中的核心成员.选取制造昆明"3·01"袭击事件的暴恐团伙开展实证分析,结果表明提出的加权网络建模方法,获得的网络信息更完整,采用拉普拉斯中心度能有效识别出团伙核心成员.
    • 魏静; 张耀曾; 朱恒民; 洪小娟; 林萍
    • 摘要: [目的/意义]线上线下社交网络内存在关系差异和单用户拥有多个账号的不对称现象,且两层网络相应动力学演化的时间尺度、观点交互方式往往不同,故构建对应观点演化模型以分析耦合网络中群体观点演化的规律,为有关部门制定相关政策提供理论支持.[方法/过程]基于一定耦合原理,构建BBV网络和WS小世界网络组成的不对称耦合网络.建立对应关系变化规则和观点演化模型,通过改变相关参数模拟群体观点演化和媒体的引导效果,进行对比分析.[结果/结论]构建的基于动态权值的不对称耦合网络的连续观点演化模型,表现出耦合网络观点演化的不同特征.此外,不同场景下媒体引导的效率也有所差异,线下网络在部分情况下对媒体的引导效果具有更显著的作用.
    • 袁闽杰; 谢军; 林志勇; 陈骏星溆; 陈圣晟; 李超
    • 摘要: 随着信息通信技术在电力系统中的大量应用,使得电力系统更加依赖于通信系统的稳定运行.当通信节点遭到攻击失效时,通信节点故障在电力—通信网间传播会最终导致电力信息物理系统的大规模连锁故障.因此,建立符合实际的相依网络模型,评估通信网节点的重要性并对关键节点进行保护是保障相依网络可靠运行的关键.首先,对相依网络中的两单侧网络建立考虑电力线路电抗和信息链路已用率的加权网络模型;然后,根据加权网络节点重要度评估方法,对两单侧网络节点的重要度进行评估;最后,考虑相依电力网节点重要度的影响,依据网间耦合关联矩阵建立的网间依赖度,评估相依网络下通信节点的重要性.以IEEE 14节点系统为例构建相依网络并对通信网节点重要度进行评估,结果表明所提评估方法具有可行性,在实际工程中有一定的应用价值.
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