基于矩阵画像和Louvain社区发现算法的关键核心技术识别研究

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作者 万校基 赖静 +2 位作者 牟莹禧 朱志国 张丽萍 《情报学报》 北大核心 2025年第7期903-914,共12页

针对现有关键核心技术识别方法较少考虑时间因素和较难解读识别结果等问题,本文提出一种基于矩阵画像(matrix profile,MP)和Louvain社区发现算法的关键核心技术识别方法。该方法基于IPC(international patent classification)小类权重... 针对现有关键核心技术识别方法较少考虑时间因素和较难解读识别结果等问题,本文提出一种基于矩阵画像(matrix profile,MP)和Louvain社区发现算法的关键核心技术识别方法。该方法基于IPC(international patent classification)小类权重和词频分析法识别目标领域热点技术主题,结合高频IPC小类时间序列和MP算法构建技术关联网络,借助Louvain算法和社会网络分析法识别目标领域初始关键核心技术主题。基于特征筛选关键核心技术主题,并通过对技术关联子网络、原始专利数据、相关政策文件和期刊文献的深层次解读来识别目标领域关键核心技术。通过对incoPat专利数据库中2014—2023年物流领域的授权专利进行数据处理和挖掘发现,本文方法能有效识别物流领域关键核心技术,不仅有助于推动行业技术突破和创新,亦可提升国家在全球产业链和价值链中的地位。 展开更多

关键词 关键核心技术 矩阵画像 社区发现算法 技术关联网络 结构洞

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网络社区发现算法在流动表建模中的设计与应用 被引量：1

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作者 孙旭 贾丽 邓敏薇 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2019年第7期119-128,共10页

代际流动表可以统计子代与其父代社会地位配对数据的交互频数,反映了社会资源占有的优劣势在父子两代人之间的比较。对财富、阶级、特权等社会基本特征演变的实证考察,均依赖于代际流动表的量化分析。对数线性模型是流动表建模分析的基... 代际流动表可以统计子代与其父代社会地位配对数据的交互频数,反映了社会资源占有的优劣势在父子两代人之间的比较。对财富、阶级、特权等社会基本特征演变的实证考察,均依赖于代际流动表的量化分析。对数线性模型是流动表建模分析的基本工具,通过对列联表单元格频数进行拟合,可以识别流动表行分类与列分类之间的强弱交互效应,刻画父子社会地位间的交互结构。本文利用复杂网络社区发现算法分析父子社会地位的关联结构,针对简约对数线性模型拟合精度不够的问题,提出一种新的建模思路:利用社区发现算法对简约对数线性模型的残差列联表进行关联关系挖掘,将发现的社区效应作为附加参数约束引入原对数线性模型,以改善数据的拟合情况。由于该方法只在原简约对数线性模型中增加了一个参数约束,因此仍可以保证建模结果的简洁性及理论意义,同时社区效应补充了原对数线性模型对经验数据结构的解读。论文用此方法对来源于中国综合社会调查数据的经验代际职业流动表进行建模分析,较好地解释了子代职业阶层与父代职业阶层间的关联模式。 展开更多

关键词 社区发现算法 代际流动表 对数线性模型 矩阵谱分析

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基于复杂网络社区发现算法的2型糖尿病证候组成及时序演变规律研究 被引量：3

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作者 邢颖 皮敏 +2 位作者 张润顺 杨杰 文天才 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2020年第11期3989-3995,共7页

目的分析2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)证候组成及时序演变规律,为指导T2DM临床实践提供参考。方法基于2826名T2DM患者的门诊电子病例数据,利用复杂网络社区发现算法、有向加权复杂网络、桑基图对证候组成、证候时序演变规... 目的分析2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)证候组成及时序演变规律,为指导T2DM临床实践提供参考。方法基于2826名T2DM患者的门诊电子病例数据,利用复杂网络社区发现算法、有向加权复杂网络、桑基图对证候组成、证候时序演变规律进行数据挖掘。结果通过对T2DM证候复杂网络进行社区划分,最终得到7个核心证候社区。其中证候社区A(气虚血瘀并阴阳两虚证类)为T2DM复杂网络中节点占比最高(26.84%);在T2DM疗前疗后两阶段证候时序演变规律当中,T2DM证候存在复杂的演变关系,有5类证候社区都首先转化为气虚血瘀并阴阳两虚(A类),其中"肝肾阴虚并心脾两虚为主(F类)→气虚血瘀并阴阳两虚(A类)"和"阴虚火旺并痰热互结(C类)→气虚血瘀并阴阳两虚(A类)"两类证候转化率都超过20%;在长期证候演变规律中,T2DM证候之间仍然呈现复杂演变,其中脾虚胃热并肝气瘀滞(B类)、阴虚火旺并痰热互结(C类)在长期趋势中均有相当的比例会演化为气虚血瘀并阴阳两虚(A类);无论两阶段证候演变还是长期证候演变规律均显示,存在51-67%证候经过治疗后不发生演变。结论 T2DM证候组成以虚实结合为主;T2DM的证候有着复杂的时序演变过程,整体沿着由实到虚的方向演变,气虚血瘀和阴阳两虚类证为T2DM证候演变过程中的关键证候。 展开更多

关键词 2型糖尿病 数据挖掘 有向加权复杂网络 复杂网络社区发现算法 桑基图 证候演变 证候组成

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基于社区发现算法的消渴六经证候研究 被引量：1

4

作者 刘畅 瞿溢谦 +6 位作者 虞红蕾 刘雨佳 杨帆 王平 李煜 曹灵勇 林树元 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2022年第5期2151-2161,共11页

目的 通过社区发现算法挖掘消渴病六经证候分布规律。方法 在已构建的消渴病经方古籍知识图谱基础上,对图结构数据进行症状及其关联的提取,运用Louvain算法进行社区发现,运用PageRank算法分析各社区中症状的主次。另采用因子分析方法进... 目的 通过社区发现算法挖掘消渴病六经证候分布规律。方法 在已构建的消渴病经方古籍知识图谱基础上,对图结构数据进行症状及其关联的提取,运用Louvain算法进行社区发现,运用PageRank算法分析各社区中症状的主次。另采用因子分析方法进行证候挖掘,并对二者结果进行比较。结果 由社区发现得到4个社区,其六经证候分别为阳明病、阳明太阴合病、太阴病(水证)、太阴病(血证)。由因子分析得到10个公因子,六经证候为阳明病(X2、X4、X5、X7、X8),太阴病(X1、X9、X10)、阳明太阴合病(X3)。结论基于社区发现的证候研究方法,可有效挖掘古籍中消渴病的六经证候规律,其结果在专业上具备较强的可解释性。 展开更多

关键词 社区发现算法 消渴 经方 知识图谱

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科研主题演化中三种典型社区发现算法对比研究——以植物甾醇信号为例

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作者 薛陕 董诚 +3 位作者 韩红旗 张均胜 高雄 王力 《高技术通讯》 CAS 2021年第11期1164-1172,共9页

科研主题识别和演化分析是了解科研领域发展现状和趋势的重要手段。近年来,基于复杂网络和网络演化计量的社区发现算法成为揭示科研主题演化的主要方法,有必要深入探讨该类算法在主题识别和演化分析中的优点与不足。本文选取植物油菜素... 科研主题识别和演化分析是了解科研领域发展现状和趋势的重要手段。近年来,基于复杂网络和网络演化计量的社区发现算法成为揭示科研主题演化的主要方法,有必要深入探讨该类算法在主题识别和演化分析中的优点与不足。本文选取植物油菜素甾醇领域,构建了关键词共现网络,对比了Newman MM、Ball Overlapping和Blondel这3种典型社区发现算法的科研主题识别和演化追踪结果,并结合专家知识对3种算法效果进行分析。实验结果表明,Blondel算法在科研主题的识别和演化追踪研究中运算速度最快,识别的主题更为准确,能够较好反映领域主题演化。该研究从算法适用性角度为科研主题演化追踪研究提供了参考。 展开更多

关键词 科研主题演化 社区发现算法 植物油菜素甾醇 关键词共现网络

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基于谱聚类的社交网络动态社区发现算法 被引量：4

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作者 杨煜 段威威 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第10期3129-3135,共7页

动态社区发现研究是社交网络分析(SNA)的重要研究领域。随着节点加入或离开社交网络,节点间的关系也随之建立或消失,进而影响着社区结构的变化。针对社交网络静态社区发现算法缺少必要的社区节点历史信息而导致的网络结构分析、聚类信... 动态社区发现研究是社交网络分析(SNA)的重要研究领域。随着节点加入或离开社交网络,节点间的关系也随之建立或消失,进而影响着社区结构的变化。针对社交网络静态社区发现算法缺少必要的社区节点历史信息而导致的网络结构分析、聚类信息不足和计算开销过大的问题,基于社区网络演化事件的划分并根据主要社区事件的分析,提出一种基于谱聚类的动态社区发现算法(SC-DCDA)。首先,根据实验观察使用谱映射的方法将高维数据降维,并采用改进的模糊C-均值聚类(FCM)算法确定动态社交网络中的节点与待发现社区的关联度;其次,根据演化相似度矩阵分析社区结构。通过使用真实网络数据集以及模块度得分、轮廓系数等社区发现算法衡量指标,评估所提算法的效果。实验结果表明,SC-DCDA的计算开销相较于传统谱聚类降低了8.37%,在所有数据集上的平均模块度得分是0.49,其他衡量指标的定性分析结果也较好,验证了所提算法在信息交互、聚类效果和精确度上表现较好。 展开更多

关键词 社交网络分析 动态社区发现算法 模糊C-均值聚类 演化相似度矩阵

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异构信息网络中的社区发现算法应用研究

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作者 卢兴文 段同乐 李祥民 《现代电子技术》 2023年第7期79-84,共6页

社区发现是数据挖掘的重点问题之一,社区发现有助于提取数据中隐含的信息和知识,对链路预测、关键节点识别以及个性化推荐等提供有力支撑。多源异构数据一般由多种类型的实体对象和关系组成,具有格式异构、语义多样等特征,异构信息网络... 社区发现是数据挖掘的重点问题之一,社区发现有助于提取数据中隐含的信息和知识,对链路预测、关键节点识别以及个性化推荐等提供有力支撑。多源异构数据一般由多种类型的实体对象和关系组成,具有格式异构、语义多样等特征,异构信息网络可以更好地挖掘数据中的语义信息。针对如何充分利用异构信息网络中丰富的语义信息,提出一种融合多条元路径的社区发现算法。算法综合考虑多条不同元路径下的语义信息,组合多条元路径度量任意节点间的相似性,计算节点的重要性,选取种子节点进行拓展完成初始社区划分,基于种子社区进行标签拓展优化,最终完成社区划分。在真实数据集上进行仿真实验,实验结果表明该算法针对异构信息网络可以得到较好的社区发现结果。 展开更多

关键词 社区发现算法 应用研究 异构信息网络 数据挖掘 元路径融合 语义信息 社区划分

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基于时间局部性的网络拓扑结构发现算法 被引量：1

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作者 黎燕 刘成江 +1 位作者 张千千 殷攀程 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第1期92-97,共6页

【目的】随着社交网络技术的快速发展,大规模复杂网络的拓扑结构获取成为电子、网络、生物和医学等多个学科领域亟待解决的问题。大规模复杂网络由参与节点和虚拟连接组成,其中节点代表个体、家庭与社会等角色,而连接则刻画了这些角色... 【目的】随着社交网络技术的快速发展,大规模复杂网络的拓扑结构获取成为电子、网络、生物和医学等多个学科领域亟待解决的问题。大规模复杂网络由参与节点和虚拟连接组成,其中节点代表个体、家庭与社会等角色,而连接则刻画了这些角色间的复杂关系。一般而言,复杂网络中存在严重的同源性现象,即存在大量的重复或相似组成架构,这极大地增加网络动态结构发现的难度。【方法】在时间局部性原理基础上,提出一种启发式网络社区发现算法,旨在进一步优化拓扑结构发现的精确度和运行耗时。通过修改相邻时间范围内节点的计算规则,利用余弦相似性判定准则与拓扑结构发现算法深入描述网络中多个参与节点之间复杂关系的可预测性。算法结合经典Louvain算法,通过计算增量模块度和余弦相似性优化社区检测的精确度和耗时。此外,算法使用模块度概念,对网络拓扑结构进行准确衡量,同时引入增量模块度指标计算表达式,以实时掌握拓扑结构发现算法指标的变化情况。【结果】为验证所提算法的有效性,利用智能电网实际通信数据集进行仿真,数据集包含115个用电单位的616条通信连接数据。仿真结果表明,与经典Louvain算法相比,所提算法在检测效率和运行耗时上均有显著优势。归一化互信息量指标的对比分析显示,所提算法在参与节点数量较多时,具有更高的归一化互信息量和更低的平均运行耗时。算法在大规模网络中具有优势,尽管在小规模网络中表现稍逊。通过实际数据集仿真可知,基于时间局部性的拓扑结构发现算法在大规模智能配电网络的精准发现方面具有明显优势,性能表现突出,为智能电网领域提供优化网络拓扑结构发现的策略。【结论】综上所述,基于时间局部性拓扑结构发现算法的创新性在于将时间局部性原理应用于网络社区发现,为复杂网络社区发现算法的研究提供了新的视角和方法,对相关领域的研究具有参考意义。未来将考虑该算法在小规模网络中的应用问题,并进一步分析算法的鲁棒性。 展开更多

关键词 复杂网络 拓扑结构 Louvain算法 社区发现算法 判定准则 时间局部性 运行耗时 模块度

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重叠社区下群智知识融合的大群体应急决策方法

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作者 陈兆芳 黄鹏城 黄文翰 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2279-2290,共12页

针对突发事件中群众知识挖掘困难且无法在短时间内收集全面的决策信息等问题,研究构建了一种对重叠网络社区进行公众知识提取的大群体应急决策方法。首先,从社交媒体大数据中提取公众知识,并根据网络用户间的交互数据定义彼此的影响程度... 针对突发事件中群众知识挖掘困难且无法在短时间内收集全面的决策信息等问题,研究构建了一种对重叠网络社区进行公众知识提取的大群体应急决策方法。首先,从社交媒体大数据中提取公众知识,并根据网络用户间的交互数据定义彼此的影响程度,构建用户交互度矩阵,进而通过社区发现算法划分出不同的用户社区,以提取各类公众的差异化决策意见,确定方案的属性权重;其次,考虑到重叠社区发现算法(Community Overlap Propagation Algorithm, COPRA)在庞大、稀疏的网络社区中无法完成快速划分,对COPRA算法的标签更新步骤进行了优化,并将其拓展至带权图;再次,以决策专家信任关系为基础构建社会网络,计算专家个体权重,通过融合专家偏好与方案属性权重得到方案得分及其排序结果;最后,将重叠社区群智融合应急决策方法应用于公众安全事件案例中,并与其他文献的方法进行对比分析,验证了该方法的合理性和有效性。 展开更多

关键词 公共安全 应急决策 重叠社区发现算法 群智提取 社会网络

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基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法 被引量：3

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作者 顾军华 霍士杰 +1 位作者 王守彬 田喆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第5期1320-1326,共7页

为了减少标签传播算法(LPA)中不必要的更新、解决算法准确率低且稳定性差的问题,提出了基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法(FNCS_LPA)。按照节点中心性度量对网络的节点从低到高进行排序后加入节点信息列表,利用节点信息列... 为了减少标签传播算法(LPA)中不必要的更新、解决算法准确率低且稳定性差的问题,提出了基于节点中心性和社区相似性的快速标签传播算法(FNCS_LPA)。按照节点中心性度量对网络的节点从低到高进行排序后加入节点信息列表,利用节点信息列表来指导更新过程,提高社区发现的稳定性并避免不必要的更新;采取基于社区相似性的更新规则,提高了社区发现的准确率。在真实社会网络和LFR基准网络上进行实验:相比LPA和三种较好的LPA改进算法,FNCS_LPA在执行速度方面提升了几十倍,真实社会网络的模块度也相对较高,在社区结构比较模糊的LFR基准网络上的归一化互信息有明显的优势。实验结果表明FNCS_LPA在提高执行速度的基础上,提高了算法的稳定性和准确率。 展开更多

关键词 社区发现算法 标签传播算法 节点信息列表 节点中心性 社区相似性

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基于成对约束的多标签传播重叠社区发现方法 被引量：1

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作者 丁建立 邵酉辰 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第3期689-694,共6页

针对多标签传播重叠社区发现算法(COPRA)存在的社区划分结果准确性低和鲁棒性差的问题,提出一种基于成对约束的多标签传播重叠社区发现方法(PCMLPA)。以主动查找、扩展的方式引入成对约束指导社区发现,提高社区划分结果的准确性。在标... 针对多标签传播重叠社区发现算法(COPRA)存在的社区划分结果准确性低和鲁棒性差的问题,提出一种基于成对约束的多标签传播重叠社区发现方法(PCMLPA)。以主动查找、扩展的方式引入成对约束指导社区发现,提高社区划分结果的准确性。在标签传播的过程中,根据节点影响力大小确定节点更新顺序,根据节点的相似性度量确定邻居节点的遍历顺序,解决COPRA鲁棒性差的问题。与其它基准算法的对比实验结果表明,PCMLPA方法鲁棒性强且社区划分结果具有更高的准确性。 展开更多

关键词 重叠社区发现 多标签传播 标签传播重叠社区发现算法 成对约束 半监督学习 节点影响力

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加权有向图社区发现的子系统划分 被引量：3

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作者 杨晓峰 谢巍 张浪文 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1923-1930,共8页

提出一种基于加权有向图的社区发现子系统划分方法,并应用于分布式状态估计设计.针对一类复杂非线性系统,构建考虑连接边强度的加权有向图,引入社区发现算法将复杂非线性系统划分成多个子系统.同时考虑子系统之间连接边的数量和有向图... 提出一种基于加权有向图的社区发现子系统划分方法,并应用于分布式状态估计设计.针对一类复杂非线性系统,构建考虑连接边强度的加权有向图,引入社区发现算法将复杂非线性系统划分成多个子系统.同时考虑子系统之间连接边的数量和有向图顶点之间的连接强度,使得划分得到的子系统内部关联较强,而子系统之间的耦合强度较弱.针对划分得到的子系统,设计基于信息交互的分布式滚动时域估计算法,并与已有的子系统划分方法对比,在相同的状态估计设定下,所提出的子系统划分方法能够有效提高状态估计的性能. 展开更多

关键词 子系统划分 滚动时域估计 社区发现算法 加权有向图

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考虑零件重用的复杂产品模块划分方法

13

作者 郝娟 高新勤 +2 位作者 刘永 韩周鹏 宋恩恩 《现代制造工程》 北大核心 2025年第5期20-26,52,共8页

针对复杂产品设计周期长、成本高的问题,提出了一种考虑零件重用的模块划分方法。首先,对复杂产品零件的功能、物理和重用性3种关联度属性进行分析,构建零件间综合关联关系矩阵,并结合复杂网络理论,映射为关联关系网络模型。然后,提出... 针对复杂产品设计周期长、成本高的问题,提出了一种考虑零件重用的模块划分方法。首先,对复杂产品零件的功能、物理和重用性3种关联度属性进行分析,构建零件间综合关联关系矩阵,并结合复杂网络理论,映射为关联关系网络模型。然后,提出改进的Louvain社区发现算法,通过选取种子节点的方式解决小社区过多的问题,实现复杂产品模块划分。最后,以排屑机为例进行模块划分,并与Louvain社区发现算法和谱聚类算法获得的划分方案进行比较,验证所提方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 复杂产品 零件重用 改进的Louvain社区发现算法 模块划分

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城市轨道交通系统的层次化功能结构解析——以上海为例 被引量：1

14

作者 焦洪赞 黄世彪 +1 位作者 杨珊珊 周煜 《西部人居环境学刊》 CSCD 北大核心 2024年第3期28-34,共7页

解析城市轨道交通系统的功能结构对于建立以轨道交通为骨架的城市空间结构至关重要,其有助于优化城市空间布局,促进交通与土地利用融合,进而推动城市可持续发展。本文利用交通刷卡大数据,基于轨道交通站域的功能相似性和邻接关系提出了... 解析城市轨道交通系统的功能结构对于建立以轨道交通为骨架的城市空间结构至关重要,其有助于优化城市空间布局,促进交通与土地利用融合,进而推动城市可持续发展。本文利用交通刷卡大数据,基于轨道交通站域的功能相似性和邻接关系提出了功能站组的概念,并形成了一套“站域功能分类—站组范围划定—站群结构识别”的方法体系。以上海市轨道交通系统为例,针对单个站域,构建表征站域土地利用功能的连续客流时间序列,并依据时间序列特征分类得到站域功能类型;将多个具有相似的出行模式和土地利用功能的相邻站域划定为功能站组;以功能站组为基本单元,采用社区发现算法,对功能站组间的客流交互网络进行分析以识别站群。研究结果表明,城市轨道交通系统的“站域—站组—站群”层次化功能结构解析方法综合了场所空间和流空间视角,有助于认识特大城市轨道交通系统的功能结构特征,并为轨道交通系统的发展提供多层次的空间优化建议。 展开更多

关键词 城市轨道交通 功能结构 社区发现算法 交通刷卡大数据 流空间

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基于地域邻近的城市中心区业态网络识别解析

15

作者 史宜 张钟虎 +1 位作者 朱未 胡昕宇 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1589-1598,共10页

为精确量化并分析业态空间分布的层级结构和组合特征,了解业态集群的演进趋势规律,以上海2个城市中心区为例进行研究.基于地域邻近的视角计算解析不同业态职能的空间关联性,考虑不同业态职能的空间关联性差异并通过加权计算得到业态点... 为精确量化并分析业态空间分布的层级结构和组合特征,了解业态集群的演进趋势规律,以上海2个城市中心区为例进行研究.基于地域邻近的视角计算解析不同业态职能的空间关联性,考虑不同业态职能的空间关联性差异并通过加权计算得到业态点之间的地域邻近关系,从而构建业态关联网络,最后运用社区算法识别业态簇群并分析功能结构特征.结果表明:由于发展导向不同,2个城市中心区业态簇群出现差异特征,陆家嘴中心区相比人民广场中心区增加了以商务办公职能和金融保险职能为主的业态簇群;零售及批发职能、餐饮服务职能等基础型职能是业态簇群形成的关键要素;随着业态簇群数量规模的增长,业态簇群主导职能从单一化职能特征向多种职能混合化特征发展. 展开更多

关键词 业态 城市中心区 地域邻近 社区发现算法

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国家食品安全标准图谱的构建及关联性分析 被引量：22

16

作者 秦丽 郝志刚 李国亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第4期1005-1011,共7页

国家食品安全标准(NFSS)既是食品生产者的操作规范,也是食品安全监督的执法准绳。然而,NFSS种类繁多,它们涉及内容广泛,且相互引用关系复杂。为了系统地研究NFSS的内容与结构,对NFSS进行了知识抽取与引用关系挖掘。首先,利用知识图谱(KG... 国家食品安全标准(NFSS)既是食品生产者的操作规范,也是食品安全监督的执法准绳。然而,NFSS种类繁多,它们涉及内容广泛,且相互引用关系复杂。为了系统地研究NFSS的内容与结构,对NFSS进行了知识抽取与引用关系挖掘。首先,利用知识图谱(KG)技术提取了标准文件的内容与标准文件之间的引用关系,以这些提取出来的内容作为三元组来构建NFSS知识图谱。然后将这个知识图谱与人工构建的基于危害分析关键控制点(HACCP)标准的食品生产过程本体相关联,使食品安全标准与相关的食品生产过程可以建立联系。同时利用Louvain社区发现算法对图谱中的标准引用网络进行分析,发现了在NFSS中引用度较高的标准及其类型。最后,利用gStore的应用程序接口(API)和Django搭建了一个问答系统,实现了基于自然语言的知识检索与推理,可以在指定需求下查询图谱中影响力较高的NFSS。 展开更多

关键词 食品安全国家标准 知识图谱 食品生产过程本体 社区发现算法 问答系统

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不确定需求下内陆集装箱货流分配及网络优化 被引量：3

17

作者 王清斌 唐敏 +1 位作者 王小强 陈军霞 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第2期184-189,共6页

为提高内陆集装箱运输网络的货流分配效率,确定提升区域运输网络运作水平的规划建议,以我国东北地区内陆集装箱运输网络为研究对象,在不确定货运需求背景下,建立基于情景遗憾值的货流分配鲁棒优化模型。在货流分配优化方案的基础上,综... 为提高内陆集装箱运输网络的货流分配效率,确定提升区域运输网络运作水平的规划建议,以我国东北地区内陆集装箱运输网络为研究对象,在不确定货运需求背景下,建立基于情景遗憾值的货流分配鲁棒优化模型。在货流分配优化方案的基础上,综合运用社区发现算法对备选枢纽节点的集聚性进行分析,并释放关键路径的容量约束进行敏感性分析。研究结果表明了方法的有效性和适用性,可以为内陆集装箱运输网络的规划建设提供科学的决策依据。 展开更多

关键词 内陆集装箱运输网络 货流分配 枢纽节点 鲁棒优化 社区发现算法

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