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图卷积融合计算时效网络节点重要性评估分析
被引量：
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1
作者
周传华
操礼春
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周家亿
詹凤
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期930-938,共9页
复杂网络节点的重要性度量与时间属性相关,经典静态网络模型弱化对节点交互时间属性的有效表征.将深度学习模型迁移到动态图数据上进行端到端系统建模,提出基于图卷积融合计算的时效网络节点重要性综合评估模型.通过超邻接矩阵集结时效...
复杂网络节点的重要性度量与时间属性相关,经典静态网络模型弱化对节点交互时间属性的有效表征.将深度学习模型迁移到动态图数据上进行端到端系统建模,提出基于图卷积融合计算的时效网络节点重要性综合评估模型.通过超邻接矩阵集结时效网络结构特征的动态演化过程,利用图卷积神经网络框架融合计算节点邻域特征,分析节点时序演化重要性顺序结构,实现节点重要性综合排序.仿真实验结果表明,与基线方法相比,所提方法得到的Kendall’sτ值在所选网络数据集上均表现优良,体现出基于图卷积融合计算的时效网络节点重要性综合评估方法的有效性和优越性.
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关键词
时效网络
关键节点识别
超邻接矩阵
图卷积神经网络
全局时序效率
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职称材料
题名
图卷积融合计算时效网络节点重要性评估分析
被引量：
1
1
作者
周传华
操礼春
周家亿
詹凤
机构
安徽工业大学管理科学与工程学院
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
国家电网江苏电力营销服务中心
马鞍山学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期930-938,共9页
基金
安徽省自然科学基金资助项目(2108085MG236)
安徽省高校自然科学研究项目(KJ2021A0385)
国家电网科技项目(5400-202118485A-0-5-ZN).
文摘
复杂网络节点的重要性度量与时间属性相关,经典静态网络模型弱化对节点交互时间属性的有效表征.将深度学习模型迁移到动态图数据上进行端到端系统建模,提出基于图卷积融合计算的时效网络节点重要性综合评估模型.通过超邻接矩阵集结时效网络结构特征的动态演化过程,利用图卷积神经网络框架融合计算节点邻域特征,分析节点时序演化重要性顺序结构,实现节点重要性综合排序.仿真实验结果表明,与基线方法相比,所提方法得到的Kendall’sτ值在所选网络数据集上均表现优良,体现出基于图卷积融合计算的时效网络节点重要性综合评估方法的有效性和优越性.
关键词
时效网络
关键节点识别
超邻接矩阵
图卷积神经网络
全局时序效率
Keywords
temporal network
critical node identification
supra-adjacency matrix
graph convolutional neural network
global time efficiency
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
图卷积融合计算时效网络节点重要性评估分析
周传华
操礼春
周家亿
詹凤
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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