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基于改进加权LeaderRank的目标人员重要度排序算法 被引量:1
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作者 夏玲玲 马卓 +1 位作者 郭向民 倪雪莉 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第11期1665-1674,共10页
针对当前人工分析复杂人际关系数据时面临的挑战,尤其是对重要个体关联人员重要性评估时存在准确率不足、效率低及成本高等问题,文章综合考量该类人员行为特征和活动规律,基于重点人员的话单数据和加权LeaderRank算法,对通话时长、通话... 针对当前人工分析复杂人际关系数据时面临的挑战,尤其是对重要个体关联人员重要性评估时存在准确率不足、效率低及成本高等问题,文章综合考量该类人员行为特征和活动规律,基于重点人员的话单数据和加权LeaderRank算法,对通话时长、通话次数、夜间通话频次和联系人中重点人员数量等多因素进行权重分配,提出一种改进的加权LeaderRank算法,并对重点人员的通联关系人重要程度进行排序,筛选出与重要个体具有类似行为模式和活动特性的目标人员。实验结果表明,改进加权LeaderRank算法与经典的影响力节点发现算法如节点度中心性算法、接近中心性算法和介数中心性算法相比,对于通联关系中具有类似行为特征的目标人员的分值更高,能够有效识别通联关系中潜在的、不易察觉的目标人员。 展开更多
关键词 Leaderrank 复杂网络分析 节点重要度排序 关联挖掘
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面向图神经网络的节点重要性排序研究进展 被引量:2
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作者 曹璐 丁苍峰 +3 位作者 马乐荣 延照耀 游浩 洪安琪 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第4期877-900,共24页
节点重要性排序作为一项关键的图数据分析任务,对于识别和排序图中的重要节点至关重要。图神经网络(GNN)作为一种利用深度学习直接对图结构数据进行学习的框架,能够充分学习图结构数据中的节点和边的内在规律及更深层次的语义特征。在... 节点重要性排序作为一项关键的图数据分析任务,对于识别和排序图中的重要节点至关重要。图神经网络(GNN)作为一种利用深度学习直接对图结构数据进行学习的框架,能够充分学习图结构数据中的节点和边的内在规律及更深层次的语义特征。在节点重要性排序任务中,GNN能够充分利用图结构信息和节点特征进行节点重要性的评估。相比于传统的节点排序方法,GNN可以更好地处理图结构数据的多样性和复杂性,捕捉节点间的复杂关联和语义信息,并自动学习节点特征表示,减少手工特征工程的偏差,提升节点重要性排序任务的准确性。因此,基于图神经网络的方法已成为节点重要性研究的主流方向。对近年来图神经网络的节点排序方法进行分类和综述。梳理了节点排序、图神经网络及经典节点重要性度量指标的核心概念。全面总结了基于图神经网络的节点重要性方法的最新进展,并根据基础图神经网络及其衍生的变体,将节点重要性排序方法分为基础图神经网络、图卷积神经网络、图注意力网络和图自编码器四类。同时,分析这些方法在社交网络、交通网络和知识网络等下游任务中的性能表现。对现有研究进行全面总结,分析现有方法的时间复杂度、优点、局限性和性能,并根据现有研究的不足讨论未来的研究方向。 展开更多
关键词 节点重要性 节点排序 图神经网络 表示学习
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基于Manifold Ranking和结合前景背景特征的显著性检测 被引量:7
3
作者 朱征宇 汪梅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期2560-2565,共6页
针对基于图和流形排序(Manifold Ranking)的显著性检测算法(MR算法)过度依赖边界节点的背景特征的问题,提出一种改进的结合前景背景特征的显著性检测算法。首先,对图像进行超像素分割,建立闭环图模型;然后利用流形排序算法根据图像前景... 针对基于图和流形排序(Manifold Ranking)的显著性检测算法(MR算法)过度依赖边界节点的背景特征的问题,提出一种改进的结合前景背景特征的显著性检测算法。首先,对图像进行超像素分割,建立闭环图模型;然后利用流形排序算法根据图像前景特征和背景特征分别得出前景种子和背景种子;再通过亮度和颜色特征对两类种子进行结合,筛选出更为准确的查询节点;最后再利用流形排序算法进行显著值计算,得到最终的显著图。实验表明,改进方法与MR算法相比在精确率、召回率、F值等多个评价指标上均有明显提升,得到的显著图更接近真值。 展开更多
关键词 显著性检测 流形排序 查询节点 显著图 显著区域
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基础设施网络上PageRank算法的应用
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作者 李泽荃 郭作星 申咪 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第11期118-121,178,共5页
在一个实际的航空交通控制网络上,引入PageRank算法进行重要节点排序。为论证PageRank算法对于网络中重要节点的识别能力,将其与其他三种节点排序方法进行对比。通过灾害蔓延动力学模型进行模拟验证,结果表明:相比于其他三种排序方法,Pa... 在一个实际的航空交通控制网络上,引入PageRank算法进行重要节点排序。为论证PageRank算法对于网络中重要节点的识别能力,将其与其他三种节点排序方法进行对比。通过灾害蔓延动力学模型进行模拟验证,结果表明:相比于其他三种排序方法,PageRank算法具有较强的重要节点识别能力,可以用于基础设施网络上重要节点的排序。 展开更多
关键词 基础设施网络 PAGErank算法 重要节点排序 灾害蔓延模型
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基于“节点-场所-城市”模型的高速铁路TOD项目开发环境排序研究 被引量:1
5
作者 徐玉萍 胡永葳 +2 位作者 梅哲源 董晓梅 王宗宇 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第12期199-208,共10页
TOD作为一种以公共交通为导向的城市发展模式,近年来越来越多地应用于高速铁路沿线站点的铁路综合土地开发项目。在一条特定的高速铁路线路上,为避免资源浪费,确定沿线站点TOD开发环境重要性排序是在投资决策中必须探讨的问题。为准确... TOD作为一种以公共交通为导向的城市发展模式,近年来越来越多地应用于高速铁路沿线站点的铁路综合土地开发项目。在一条特定的高速铁路线路上,为避免资源浪费,确定沿线站点TOD开发环境重要性排序是在投资决策中必须探讨的问题。为准确、科学地评估各站点TOD开发环境的实际情况,基于扩展的“节点-场所-城市”三维模型,建立高速铁路TOD项目开发环境排序评价指标体系,并在传统熵权-TOPSIS排序方法的基础上,加入耦合度作为维度平衡度修正排序方法。福厦客运专线沿线TOD项目开发环境实例分析结果表明,基于“节点-场所-城市”模型计算得出的排序分类结果,以及高速铁路站点TOD开发与城市发展的相关研究成果,能为高速铁路TOD项目开发环境成熟度排序提供参考。 展开更多
关键词 TOD项目 开发环境排序 高速铁路站点 “节点-场所-城市”模型 修正熵权-TOPSIS
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基于深度强化学习的复杂网络节点影响力排序算法
6
作者 李旭杰 吉普 +2 位作者 孙颖 李浩天 徐宁 《电讯技术》 北大核心 2024年第10期1644-1652,共9页
针对当前节点影响力评估算法准确度较低的情况,提出了一种基于深度强化学习的节点影响力排序算法。该算法从网络拆解的视角看待节点影响力,将节点影响力的排序问题转换为网络拆除策略的优化问题。算法首先利用排序学习训练图神经网络模... 针对当前节点影响力评估算法准确度较低的情况,提出了一种基于深度强化学习的节点影响力排序算法。该算法从网络拆解的视角看待节点影响力,将节点影响力的排序问题转换为网络拆除策略的优化问题。算法首先利用排序学习训练图神经网络模型的节点特征提取能力,然后使用强化学习对依赖于网络状态的节点断连行为做价值学习,最后使用训练完成的模型预测网络拆除的最佳策略,即节点影响力的最准确排序。仿真实验证明,所提算法在典型真实数据集的CN(Crtical Node)与ND(Network Dismantling)问题上,相较于PageRank算法,准确度分别提升了31.1%与29.0%。同时,该算法具有较低的复杂度,可为网络稳定性分析和网络性能优化提供技术支撑。 展开更多
关键词 复杂网络 节点影响力 深度强化学习 图神经网络 排序学习
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基于节点重要度的城市轨道交通线网换乘协调优化 被引量:3
7
作者 高凡 王清永 +3 位作者 刘颖 宣树达 王智慧 代宁 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第7期168-178,共11页
随着城市轨道交通规模扩大,车站数量增加,线间关联愈加密切。在网络化运营条件下,网络结构的复杂性、客流需求分布的不均衡性及列车运行组织方式的多样性,均对城市轨道交通运输计划提出更高的要求,在此提出基于节点重要度的城市轨道交... 随着城市轨道交通规模扩大,车站数量增加,线间关联愈加密切。在网络化运营条件下,网络结构的复杂性、客流需求分布的不均衡性及列车运行组织方式的多样性,均对城市轨道交通运输计划提出更高的要求,在此提出基于节点重要度的城市轨道交通线网换乘优化方法。基于乘客出行选择行为对路径广义出行费用进行计算,建立基于时空出行网络的客流分配模型;依据影响城市轨道交通节点重要度的因素,提出网络内各区间及线路重要度的计算方法,基于线网内各节点、区间及线路的差异,构建基于节点重要度的城市轨道交通换乘协调优化模型;以成都地铁局部网络为例,验证模型的有效性。结果表明:所提出的协调优化模型将网络内站点、区间及线路3个层面的匹配度总共提升了34.58%,有效地提高了线网运输计划的运营效率。 展开更多
关键词 城市轨道交通网络 节点重要度排序 时变客流需求匹配 换乘衔接优化 遗传算法
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基于Transformer的节点影响力排序模型 被引量:2
8
作者 席颖 邬学猛 崔晓晖 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期106-116,共11页
节点影响力排序是复杂网络的一个重点话题,对识别关键节点和衡量节点影响力有着重要作用。目前,已有诸多研究基于复杂网络探索节点影响力,其中深度学习显示出了巨大的潜力。然而,现有卷积神经网络(CNNs)和图神经网络(GNNs)模型的输入往... 节点影响力排序是复杂网络的一个重点话题,对识别关键节点和衡量节点影响力有着重要作用。目前,已有诸多研究基于复杂网络探索节点影响力,其中深度学习显示出了巨大的潜力。然而,现有卷积神经网络(CNNs)和图神经网络(GNNs)模型的输入往往基于固定维度特征,且不能有效地区分邻居节点,无法适应多样性的复杂网络。为了解决上述问题,文中提出了一种简单且有效的节点影响力排序模型。该模型中,节点的输入序列包含节点本身及其邻居节点的信息,且可以根据网络动态调整输入序列长度,确保模型获取到足量的节点信息。同时该模型利用自注意力机制,使节点可以有效地聚合输入序列中邻居节点的信息,从而全面地识别节点的影响力。在12个真实网络数据集上进行实验,通过多维度的评价标准验证了该模型相比7种已有方法的有效性。实验结果表明,在不同的网络结构中,该模型均能有效地识别网络中节点的影响力。 展开更多
关键词 TRANSFORMER 复杂网络 节点影响力 SIR 影响力排序
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基于复杂网络理论的酵母菌PPI网络中关键蛋白质与核心蛋白质组的识别 被引量:1
9
作者 万杰 武子惠 +3 位作者 彭雨萱 李羚 李子正 丁彦蕊 《中国生物化学与分子生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期565-572,共8页
识别关键蛋白质对疾病治疗、药物设计等领域有重要作用。本文首先采用5种节点重要性排序算法,对4种酵母菌PPI网络进行关键蛋白质识别,并通过分析不同网络之间共有的关键蛋白质,构建了关键蛋白质子网。再通过杰卡德相似度指标,筛选出子... 识别关键蛋白质对疾病治疗、药物设计等领域有重要作用。本文首先采用5种节点重要性排序算法,对4种酵母菌PPI网络进行关键蛋白质识别,并通过分析不同网络之间共有的关键蛋白质,构建了关键蛋白质子网。再通过杰卡德相似度指标,筛选出子网中拓扑特征相似的关键蛋白质对,发现4种网络中存在Gavin-EPG 1、Gavin-EPG 2、Babu-EPG 1、Babu-EPG 2、LCMS-EPG、MALDI-EPG共6个核心蛋白质组。尽管它们大都是核糖体蛋白质,然而不同的酵母菌PPI网络中核心蛋白质组中蛋白质的组成差异很大。本文所发现的关键蛋白质以及核心蛋白质组对进一步研究核糖体上蛋白质如何相互作用影响肽链的合成以及折叠提供了重要的理论参考。 展开更多
关键词 酵母菌相互作用网络 节点重要性排序算法 杰卡德相似度指标 关键蛋白质
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基于孤岛划分约束的有源配电网故障恢复策略 被引量:1
10
作者 刘科研 贾东梨 +4 位作者 李昭 毛润宇 龙江 吴敏 尹忠东 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第22期9425-9436,共12页
为提高供电恢复效果,更好地应对当前有源配电网信息-物理耦合程度不断加深的形势,提出了一种考虑信息流、能量流、业务流多流融合以及智能软开关(soft open point,SOP)作用的孤岛划分算法,基于该算法实现供电恢复策略。首先,为保证负荷... 为提高供电恢复效果,更好地应对当前有源配电网信息-物理耦合程度不断加深的形势,提出了一种考虑信息流、能量流、业务流多流融合以及智能软开关(soft open point,SOP)作用的孤岛划分算法,基于该算法实现供电恢复策略。首先,为保证负荷的可靠恢复,该策略深入研究信息-物理耦合并建模,对节点信息重要度排序,讨论其对负荷恢复的影响;其次,构建了SOP的稳态模型,分析了SOP的工作原理及控制模式;接着,为了更大程度、更加灵活地恢复负荷,考虑SOP的作用,建立考虑光伏时变性及负荷运行特性的有源配电网孤岛划分模型;最后,算例仿真验证所提策略的有效性。 展开更多
关键词 多流融合 智能软开关 节点重要度排序 有源配电网 孤岛划分
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基于贝叶斯网络及STRIDE模型的XSS风险分析 被引量:2
11
作者 周鋆 符鹏涛 《指挥与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期38-46,共9页
贝叶斯网络因能够对事件进行建模并给出紧凑的概率表示,被广泛地用在风险分析上。针对XSS攻击,基于STRIDE威胁模型构建贝叶斯网络结构模型,并通过专家经验和排序节点获取节点先验概率,在此基础上采用拒绝性采样算法得到数据集,进而学习... 贝叶斯网络因能够对事件进行建模并给出紧凑的概率表示,被广泛地用在风险分析上。针对XSS攻击,基于STRIDE威胁模型构建贝叶斯网络结构模型,并通过专家经验和排序节点获取节点先验概率,在此基础上采用拒绝性采样算法得到数据集,进而学习贝叶斯网络参数。利用贝叶斯网络推理计算Web系统遭受XSS攻击的风险,找到弱点以加强相应的防护措施,实现积极防御。 展开更多
关键词 跨站脚本攻击XSS 贝叶斯网络 STRIDE威胁分类 排序节点 拒绝性采样
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基于吸收Markov链的网络入侵路径预测方法 被引量:33
12
作者 胡浩 刘玉岭 +2 位作者 张红旗 杨英杰 叶润国 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期831-845,共15页
入侵意图和路径预测对于安全管理员深入理解攻击者可能的威胁行为具有重要意义.现有研究主要集中于理想攻击场景中的路径预测,然而理想攻击路径并不都是入侵者采取的真实路径.为了准确全面地预测网络入侵的路径信息,提出基于吸收Markov... 入侵意图和路径预测对于安全管理员深入理解攻击者可能的威胁行为具有重要意义.现有研究主要集中于理想攻击场景中的路径预测,然而理想攻击路径并不都是入侵者采取的真实路径.为了准确全面地预测网络入侵的路径信息,提出基于吸收Markov链的多步攻击路径预测方法.首先利用吸收Markov链中状态转移的无后效性和吸收性设计节点状态转移概率归一化算法,并证明完整攻击图可以映射为吸收Markov链,进而给出了基于通用漏洞评分标准的状态转移概率度量方法,最后提出攻击状态节点访问次数和路径长度的期望值预测步骤流程.实例分析结果表明:该方法可以量化不同长度攻击路径的概率分布、计算路径长度的期望值、预测实现既定攻击目标所需的原子攻击次数,并对节点威胁进行排序,为及时应对网络攻击威胁提供更多安全防护指导. 展开更多
关键词 入侵路径预测 攻击图 吸收Markov链 期望路径长度 节点威胁排序
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基于多属性评估与删除的节点重要度排序方法 被引量:7
13
作者 赵志远 孟相如 孙瑞男 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期62-67,共6页
复杂网络节点重要度排序对网络抗毁性研究具有重要意义,但现有节点重要度排序方法多数没有兼顾网络结构变化和重要邻居节点的影响。为此,在结合多属性评估和节点删除的基础上,提出一种改进的复杂网络节点重要度排序方法。根据节点的网... 复杂网络节点重要度排序对网络抗毁性研究具有重要意义,但现有节点重要度排序方法多数没有兼顾网络结构变化和重要邻居节点的影响。为此,在结合多属性评估和节点删除的基础上,提出一种改进的复杂网络节点重要度排序方法。根据节点的网络局部属性、网络全局属性和网络位置属性选取评估指标,采用理想点法综合评估初始网络节点重要度,并依次删除最重要节点、评估剩余网络节点重要度,以此减小网络结构变化和重要邻居节点对节点重要度排序的影响,从而得到最终的网络节点重要度排序结果。实验结果表明,与理想点法、NICCM方法等相比,该方法能更准确地对网络重要节点进行识别和排序。 展开更多
关键词 复杂网络 节点重要度排序 多属性评估 节点删除 动态评估
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一种结合节点局部影响力的标签传播算法 被引量:9
14
作者 许合利 宁念文 牛丽君 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第6期1299-1304,共6页
标签传播算法(LPA)作为一种简单高效的社区挖掘算法一直受到广泛的关注.但是标签传播过程中存在随机性,导致算法鲁棒性差、社区划分结果不稳定.为解决此类问题,本文提出一种结合节点局部影响力的算法(CRD-LPA).该算法综合考虑节点度、... 标签传播算法(LPA)作为一种简单高效的社区挖掘算法一直受到广泛的关注.但是标签传播过程中存在随机性,导致算法鲁棒性差、社区划分结果不稳定.为解决此类问题,本文提出一种结合节点局部影响力的算法(CRD-LPA).该算法综合考虑节点度、邻节点的消息传播能力、局部密度分布等因素,将近似集聚系数和节点局部密度引入到CRD系数的计算中,从而更精确的衡量节点在网络中的重要程度;然后,根据CRD系数对LPA算法的节点标签更新策略进行改进.实验结果表明,改进后的算法不仅提高了社区划分的质量,而且也表现出较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 标签传播算法 节点影响力 Clusterrank系数 节点局部密度
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基于Voronoi图的WSN阶次序列定位算法 被引量:2
15
作者 杨玺 刘军 阎芳 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第7期43-46,共4页
针对现有阶次序列定位算法复杂度高的问题,提出一种基于Voronoi图的无线传感器网络阶次序列定位算法。根据Voronoi图对定位空间进行划分,将多边形顶点和边界交汇点作为虚拟信标节点,建立虚拟信标节点到信标节点的阶次序列表。计算未知... 针对现有阶次序列定位算法复杂度高的问题,提出一种基于Voronoi图的无线传感器网络阶次序列定位算法。根据Voronoi图对定位空间进行划分,将多边形顶点和边界交汇点作为虚拟信标节点,建立虚拟信标节点到信标节点的阶次序列表。计算未知节点序列与最优序列的Kendall阶次相关系数,通过对系数的归一化处理实现未知节点位置的加权估计。仿真结果表明,与现有序列定位算法相比,该算法在保证较高定位精度的前提下降低了算法复杂度,并且未产生额外的网络成本与能耗。 展开更多
关键词 无线传感器网络 定位 VORONOI图 信标节点 阶次序列 Kendall系数
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基于二分图K优完美匹配的虚拟网映射算法设计 被引量:5
16
作者 余建军 吴春明 《电信科学》 北大核心 2014年第2期70-75,共6页
为提高虚拟节点映射的可行性,基于可行性检验定理和用于衡量节点可用性的节点等级指标,设计了基于二分图K优完美匹配的以降低映射代价为目标的虚拟网映射迭代算法。实验表明,所提出的算法能提高虚拟网构建请求接受率和虚拟网构建收益代... 为提高虚拟节点映射的可行性,基于可行性检验定理和用于衡量节点可用性的节点等级指标,设计了基于二分图K优完美匹配的以降低映射代价为目标的虚拟网映射迭代算法。实验表明,所提出的算法能提高虚拟网构建请求接受率和虚拟网构建收益代价比,从而提高物理网提供商的收益。 展开更多
关键词 虚拟网节点映射 节点等级 可行性检验定理 二分图K优完美匹配
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基于多图流形排序的图像显著性检测 被引量:6
17
作者 于明 李博昭 +1 位作者 于洋 刘依 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期577-592,共16页
针对现有图像显著性检测算法中显著目标检测不完整和显著目标内部不均匀的问题,本文提出了一种基于多图流形排序的图像显著性检测算法.该算法以超像素为节点构造KNN图(K nearest neighbor graph)模型和K正则图(K regular graph)模型,分... 针对现有图像显著性检测算法中显著目标检测不完整和显著目标内部不均匀的问题,本文提出了一种基于多图流形排序的图像显著性检测算法.该算法以超像素为节点构造KNN图(K nearest neighbor graph)模型和K正则图(K regular graph)模型,分别在两种图模型上利用流形排序算法计算超像素节点的显著性值,并将每个图模型中超像素节点的显著值加权融合得到最终的显著图.在公开的MSRA-10K、SED2和ECSSD三个数据集上,将本文提出的算法与当前流行的14种算法进行对比,实验结果显示本文算法能够完整地检测出显著目标,并且显著目标内部均匀光滑. 展开更多
关键词 图像显著性检测 多图模型 流形排序 超像素节点
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车载自组织网络动态中心性分析 被引量:1
18
作者 冯慧芳 王俊霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第2期445-449,共5页
针对车载自组织网络(VANET)拓扑结构的动态性特征,基于车辆换道功能的智能驾驶移动模型,应用Vanet Mobi Sim仿真软件详细研究车载自组织网络拓扑结构的动态中心性。构建VANET时序网络模型,建立基于衰落因子和信息存储转发指数的动态中... 针对车载自组织网络(VANET)拓扑结构的动态性特征,基于车辆换道功能的智能驾驶移动模型,应用Vanet Mobi Sim仿真软件详细研究车载自组织网络拓扑结构的动态中心性。构建VANET时序网络模型,建立基于衰落因子和信息存储转发指数的动态中心性评价方法,该方法不仅能够描述当前网络拓扑与历史网络拓扑之间的联系,而且能够刻画VANET中信息的存储转发机制;最后,通过仿真实验分析了VANET动态中心性。结果表明虽然VANET拓扑结构的动态中心性随着衰落因子和信息存储转发指数的变化而变化,但重要节点整体的排名基本保持相对稳定的状态。该结论有助于更好地确定信息传播的中继节点,实现信息的成功投递,而且为VANET拓扑结构的抗毁性提供指导。 展开更多
关键词 车载自组织网络 动态中心性 重要节点 排名 仿真
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基于三角形子图的复杂网络过滤压缩算法 被引量:2
19
作者 吴涛 任淑霞 张书博 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期70-77,共8页
为高效地挖掘和分析复杂网络,提出一种基于三角形子图的复杂网络过滤压缩算法NIIET。设计一种节点重要性排序算法NRSA选取高、低重要性节点并进行过滤,以降低计算规模并缩短压缩时间。列出边两端的节点及其共同节点集组成三角形子图集合... 为高效地挖掘和分析复杂网络,提出一种基于三角形子图的复杂网络过滤压缩算法NIIET。设计一种节点重要性排序算法NRSA选取高、低重要性节点并进行过滤,以降低计算规模并缩短压缩时间。列出边两端的节点及其共同节点集组成三角形子图集合,在此基础上,解析三角形子图集合完成复杂网络压缩。实验结果表明,NRSA算法的排序结果合理且可靠,相对Node_iterator算法,NIIET算法能够缩短压缩时间,提高压缩率,且能保留原网络的大部分结构和信息。 展开更多
关键词 复杂网络 节点重要性排序 三角形子图 过滤压缩 SIR模型
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基于阶次序列加权的无线传感器定位算法 被引量:4
20
作者 胡敏 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第10期116-119,共4页
针对WSN中节点的定位误差的问题,提出了一种阶次序列加权的无线传感器定位算法。首先根据节点定位中的信号传输采用Shadowing模型,其次根据锚节点建立Voronoi图,将Voronoi多边形的顶点作为参考点,然后建立参考点与锚节点之间的阶次序列... 针对WSN中节点的定位误差的问题,提出了一种阶次序列加权的无线传感器定位算法。首先根据节点定位中的信号传输采用Shadowing模型,其次根据锚节点建立Voronoi图,将Voronoi多边形的顶点作为参考点,然后建立参考点与锚节点之间的阶次序列,通过选择N个未知节点序列与最优序列加权估计未知节点的位置,仿真结果表明,相对于参比算法,算法不仅提高了传感器节点的定位精度,而且降低了算法的计算复杂度,在WSN节点定位方面具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点定位 最优阶次序列
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