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空管监视信息处理关键进程识别及异常信息传播仿真 被引量:1
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作者 康瑞 张蓓 杨凯 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第5期187-194,共8页
为识别关键进程,评估各进程对异常信息传播的影响力,构建空管监视信息处理复杂网络。提出1种基于熵权法结合出度中心性、出度接近度中心性、出度特征向量中心性3个指标的节点综合重要度评估方法,将其划分为关键节点、次关键节点与普通节... 为识别关键进程,评估各进程对异常信息传播的影响力,构建空管监视信息处理复杂网络。提出1种基于熵权法结合出度中心性、出度接近度中心性、出度特征向量中心性3个指标的节点综合重要度评估方法,将其划分为关键节点、次关键节点与普通节点3类。利用SIS(易感-传染-易感)传播模型仿真异常信息动态扩散过程,分析传播范围、生存周期及传染概率的敏感性。研究结果表明:“主用告警计算”“单路监视数据处理”“多源监视数据融合”为综合重要度排名前3的节点;关键节点异常传播范围最大,生存周期最长,已接近S2级严重缺陷的标准。研究结果与民航局公布标准和技术规范较好符合,可为提升空管自动化系统的稳定性和鲁棒性提供参考。 展开更多
关键词 航空安全 空管自动化系统 复杂网络 异常信息 传播演化仿真
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时变网络研究:概念、应用与展望
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作者 吴江 于洋 +3 位作者 丁宏昊 陶成煦 左任衔 贺超城 《情报学报》 北大核心 2025年第1期103-122,共20页
时变网络作为一种捕捉动态交互的网络表示形式,能够为网络舆情、科研合作等图书情报领域中的动态系统提供更真实的刻画。考虑到目前图情领域中时变网络的应用仍处于起步阶段,本文对图情领域中的时变网络进行了系统梳理。首先,本文详细... 时变网络作为一种捕捉动态交互的网络表示形式,能够为网络舆情、科研合作等图书情报领域中的动态系统提供更真实的刻画。考虑到目前图情领域中时变网络的应用仍处于起步阶段,本文对图情领域中的时变网络进行了系统梳理。首先,本文详细介绍了时变网络的概念和研究方法,明确了时变网络的定义,提出了结构种类、输出粒度的度量,阐述了时变网络研究方法的来源与发展;其次,从统计学角度对时变网络现有研究进行关键词共现网络和主题聚类分析,剖析时变网络在当前图情领域中的研究热点与应用场景;再其次,基于现有应用场景,对科技合作与科学计量、医学信息学与健康信息学、信息推荐与数字人文、社交媒体与网络舆情、新兴技术与智慧城市五类图情领域时变网络进行相关研究成果的调研;最后,从宏观、中观和微观三个角度提出时变网络在图情领域中的未来研究展望,为图情领域时变网络相关研究提供了启示。 展开更多
关键词 时变网络 时序网络 动态网络 图情领域 复杂网络
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基于邻域信息熵与有效距离的网络节点识别
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作者 张正勇 苏健生 +1 位作者 姜敏勤 杨钰 《南京航空航天大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期387-396,共10页
为了克服现有关键节点识别技术存在的计算复杂性大、评估维度单一和应用范围有限等缺点,构造了一个适用于关键节点评估的新算法。该算法首先通过分析节点的信息熵以及其邻居节点的影响力贡献,评估节点的局部影响力,从而消除了传统仅仅... 为了克服现有关键节点识别技术存在的计算复杂性大、评估维度单一和应用范围有限等缺点,构造了一个适用于关键节点评估的新算法。该算法首先通过分析节点的信息熵以及其邻居节点的影响力贡献,评估节点的局部影响力,从而消除了传统仅仅依赖节点度量为评估标准的瑕疵。其次,该算法通过衡量节点间距离的相关性来确定节点的全局影响力,有效解决了因考虑过多路径而导致的计算量激增的问题。为了充分论证算法的实用性,借助单调性实验、传染病模型实验以及鲁棒性实验,对4个规模各异的真实网络以及6种比较算法展开分析。最终结果显示该算法在准确性、有效性和识别能力等方面均有一定改善,同时,其计算复杂度较低,可应用于稀疏的网络。 展开更多
关键词 复杂网络 关键节点 节点信息熵 全局信息 局部信息
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基于复数协方差卷积神经网络的运动想象脑电信号解码方法 被引量:1
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作者 黄仁慧 张锐锋 +3 位作者 文晓浩 闭金杰 黄守麟 李廷会 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期43-56,共14页
深度挖掘和利用脑电信号的特征信息,以提高运动想象的分类性能,一直是脑机接口的研究热点。考虑到脑电特征空间具有高维性且与幅值和相位密切相关,如何有效表达和同时利用脑电的幅值和相位信息已经成为一个难题。为此,本研究提出一种基... 深度挖掘和利用脑电信号的特征信息,以提高运动想象的分类性能,一直是脑机接口的研究热点。考虑到脑电特征空间具有高维性且与幅值和相位密切相关,如何有效表达和同时利用脑电的幅值和相位信息已经成为一个难题。为此,本研究提出一种基于复数协方差特征的三维复值卷积神经网络。首先,构建脑电不同频率下的复数协方差矩阵特征,不仅通过复值表示将幅值和相位信息结合在一起,并且保留分类所需的多变量信息,如幅值、相位、空间位置、频率等。其次,设计针对多复数协方差特征的全复数卷积神经网络,实现运动想象任务的高性能分类。在2个公开数据集上的实验结果表明,本研究提出的方法可获得比现有前沿方法至少高出2.49和1.85个百分点的平均准确率。 展开更多
关键词 脑电信号 脑机接口 幅相信息融合 复数协方差特征 复值卷积神经网络 信息交互
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基于GMMDD算法的指挥信息系统关键节点识别方法 被引量:1
5
作者 杨学康 周家豪 +2 位作者 黄翔 于琳 张捷 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第1期87-94,共8页
现代战争中,军事指挥信息系统在态势感知、控制决策等方面起到了至关重要的作用。将指挥信息系统视为复杂网络,从中识别出重要节点进行保障,是提升指挥信息系统抗毁能力的重要手段。针对k-Shell算法存在的节点重要度,区分精度低及忽略... 现代战争中,军事指挥信息系统在态势感知、控制决策等方面起到了至关重要的作用。将指挥信息系统视为复杂网络,从中识别出重要节点进行保障,是提升指挥信息系统抗毁能力的重要手段。针对k-Shell算法存在的节点重要度,区分精度低及忽略指挥信息系统末端节点数量多,重要性难以区分的缺陷,提出基于k-Shell改进的GMMDD关键节点识别算法。该方法基于接近中心性进行节点重要度初始化,并采用重力模型计算节点的局部影响力,引入耗尽度评估已剥离节点的贡献。仿真结果表明:GMMDD在仿真指挥系统网络上能够区分大量末端节点间的重要性,抗毁伤研究进一步证明了GMMDD识别方案的优越性。 展开更多
关键词 指挥信息系统 复杂网络 关键节点识别 K-SHELL 重力模型
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基于改进传染病模型的应急信息流传播建模研究
6
作者 赵甜甜 郭海湘 +1 位作者 吴阳 吴大洲 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第3期176-187,共12页
突发事件背景下,应急信息流可界定为应急信息通过媒介在各应急信息流传播主体间的流动过程。这一过程呈现出区别于常规情境的传播属性与演化规律。深入探索应急信息流的传播规律,是从根本上解决当前数据治理问题和全面提高应急信息管理... 突发事件背景下,应急信息流可界定为应急信息通过媒介在各应急信息流传播主体间的流动过程。这一过程呈现出区别于常规情境的传播属性与演化规律。深入探索应急信息流的传播规律,是从根本上解决当前数据治理问题和全面提高应急信息管理效率的关键。通过对应急信息流进行定义和要素讨论,结合复杂网络模型和热量扩散模型,在基本传染病模型的基础上进行改进,实现对应急信息流在时间和空间上传播过程的建模、仿真和验证分析。结果发现,应急信息流的传播进程会受到携带数据集合的质量、信息传播者的话语权以及社会环境等因素的影响,因此可以通过加强对应急信息内容、传播者和环境的管控以实现更加灵活有效的应急信息管理。研究可为跨部门信息治理能力提升提供实践路径,对构建科学化、精准化的应急信息生态体系具有重要参考价值,进而为提升公共安全事件处置效能和全周期应急响应能力奠定信息治理基础。 展开更多
关键词 应急信息管理 应急信息流 传染病模型 复杂网络
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灾害治理中政府部门间的应急信息共享机制
7
作者 王双燕 《行政管理改革》 北大核心 2025年第8期45-55,共11页
为进一步提升突发事件下的应急信息共享效率,本文基于复杂网络分析视角,从信息共享网络结构和网络演化特征两个角度,深入分析了突发事件下我国政府部门间信息共享的两个典型阶段。研究发现,应急机制启动前的信息共享过程受行政层级影响... 为进一步提升突发事件下的应急信息共享效率,本文基于复杂网络分析视角,从信息共享网络结构和网络演化特征两个角度,深入分析了突发事件下我国政府部门间信息共享的两个典型阶段。研究发现,应急机制启动前的信息共享过程受行政层级影响较大,逐层信息传递和部门间条块现象凸显。迫于应急需求,应急机制启动后的信息共享网络结构呈现为星型,多主体间的信息共享效率显著提升,中心主体信息统筹力增强,但行政层级和专业壁垒影响仍旧存在。未来,需进一步规范信息共享的角色定位、核实源头信息、强化资源整合和信息共享。 展开更多
关键词 政府部门 突发事件 信息共享 复杂网络
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考虑人员信息能力的作战体系态势认知度量方法
8
作者 吕学志 冯晓容 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第1期26-32,共7页
研究态势认知度量及其影响,对于开展信息系统建设、有效获取认知优势具有重要意义。提出了一种考虑人员信息能力的作战体系态势认知度量方法。概略介绍作战体系态势认知的影响因素。提出作战体系节点信息质量、链接信息可用性以及人员... 研究态势认知度量及其影响,对于开展信息系统建设、有效获取认知优势具有重要意义。提出了一种考虑人员信息能力的作战体系态势认知度量方法。概略介绍作战体系态势认知的影响因素。提出作战体系节点信息质量、链接信息可用性以及人员信息能力的评估方法。在综合考虑作战体系网络拓扑结构、节点信息质量和人员信息能力的基础上,建立作战体系态势认知度量模型。在示例中运用了该方法,验证了方法的可行性与有效性。该方法不仅考虑了装备设施条件的影响,而且还综合考虑了人员的影响,能够更合理地度量态势认知。 展开更多
关键词 作战体系 态势认知 复杂网络 评估方法 信息能力 人员
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面向复杂情境的异构网络政策协作群组识别研究
9
作者 郭骅 蒋颖 +2 位作者 侯柏屹 庞若昕 刘力文 《情报学报》 北大核心 2025年第8期1017-1030,共14页
在复杂政策情境中,多元行动者结成协作网络,共同制定和执行公共政策。协作群组是网络中规模较小、内聚度较高、围绕特定政策目标或工具开展协同行动的行动者子集,即群组。识别并理解群组对于厘清协作结构、解读协作模式具有重要意义。然... 在复杂政策情境中,多元行动者结成协作网络,共同制定和执行公共政策。协作群组是网络中规模较小、内聚度较高、围绕特定政策目标或工具开展协同行动的行动者子集,即群组。识别并理解群组对于厘清协作结构、解读协作模式具有重要意义。然而,现有研究通常将政策网络与政策过程割裂开来,难以形成对政策协作的整体性分析,导致对群组的冲突性和模糊性处理不佳。本文从系统视角出发,基于“网络+过程”的二维框架,提出一种异构网络政策协作群组识别方法,用于分析复杂政策情境下的多元行动者、政策目标、政策工具与协作关系。通过案例研究验证了该方法具有可行性,能够有效刻画群组的异质性及其边界、构成和内涵,为深入理解政策协作的系统特征和协作模式提供了新的思路与实证支持。 展开更多
关键词 复杂情境 政策协作 群组识别 异构信息网络 政策信息学
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面向任务的载人深潜人机交互信息重要度评估 被引量:1
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作者 王卉 余隋怀 +2 位作者 陈登凯 张伟 陈晨 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1683-1693,共11页
为更好地识别复杂任务环境下深海载人潜水器驾驶舱人机交互信息重要度差异,提出一种基于复杂网络的人机交互信息重要度评估方法。以悬停采样任务为研究对象,运用决策阶梯模型及任务-网络建模技术识别复杂任务相关人机交互信息元及逻辑关... 为更好地识别复杂任务环境下深海载人潜水器驾驶舱人机交互信息重要度差异,提出一种基于复杂网络的人机交互信息重要度评估方法。以悬停采样任务为研究对象,运用决策阶梯模型及任务-网络建模技术识别复杂任务相关人机交互信息元及逻辑关联,构建交互信息复杂网络模型。基于网络拓扑特征参数,从节点间逻辑影响关系的角度提出节点全局及局部影响效应评估指标,结合解释结构模型层级权重指标对交互信息节点重要度综合值进行计算,得出悬停采样任务人机交互信息重要度排序。将排序结果与其他4种算法进行对比,在证明计算有效的基础上,邀请潜航员结合实际任务流程对交互信息进行主观重要度评估。结果显示,研究所得重要度排序结果与潜航员主观排序结果呈强相关,且对重要交互信息元的识别结果与潜航员主观感知相符合,验证了所提方法识别复杂任务人机交互信息重要度差异的有效性。 展开更多
关键词 载人潜水器 人机交互 信息重要性 复杂网络 解释结构模型
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大型体育赛事组织信息传递特性分析:以甘肃白银“5·22”越野赛事故为例 被引量:1
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作者 李华 弥芯怡 吴立舟 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期183-189,共7页
为深入分析大型体育赛事组织信息传递特性,以“5·22”甘肃白银越野赛事故为例,剖析各组织在信息传递过程中的影响。首先,基于系统论的事故过程致因(STAMP)模型,构建赛事组织信息传递模型,并将传递过程划分为赛前准备、事故发生、... 为深入分析大型体育赛事组织信息传递特性,以“5·22”甘肃白银越野赛事故为例,剖析各组织在信息传递过程中的影响。首先,基于系统论的事故过程致因(STAMP)模型,构建赛事组织信息传递模型,并将传递过程划分为赛前准备、事故发生、应急救援和善后处置4个阶段,分别从个人、企业和政府3个层级进行分析;然后,利用复杂网络(CN)理论,建立组织信息传递网络结构,识别重要信息节点和路径;最后,采用熵权法构建信息量边载权重计算模型。结果表明:重要信息节点主要集中于个人层和政府层,尤其在赛前准备阶段的传递路径信息量较高,而企业层在此阶段的责任履行不足,特别是在天气信息的获取与传递上存在缺失,导致关键时刻的决策和行动受阻。 展开更多
关键词 大型体育赛事 组织信息传递 系统论事故过程致因(STAMP)模型 复杂网络(CN)理论 熵权法
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相似网络构建与表征的水下声信号检测 被引量:1
12
作者 张红伟 王海燕 +1 位作者 闫永胜 申晓红 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期58-66,共9页
水下声信号检测在海洋防御系统中扮演着不可或缺的角色,同时也广泛应用于民用领域。然而,在没有目标信号先验信息的情况下,目前仍缺乏行之有效的水下声信号检测方法。为此,该文提出了一种新的算法—相似网络,以解决在复杂海洋背景下水... 水下声信号检测在海洋防御系统中扮演着不可或缺的角色,同时也广泛应用于民用领域。然而,在没有目标信号先验信息的情况下,目前仍缺乏行之有效的水下声信号检测方法。为此,该文提出了一种新的算法—相似网络,以解决在复杂海洋背景下水下目标检测的难题。该方法结合了信息几何和复杂网络理论,通过将节点相似度度量问题转化为矩阵流形上的几何问题,测量不同时间尺度上数据之间的相似性,并构建时间序列数据的网络表示。同时还引入了图信号处理理论,以提取目标信号内部隐藏的动力学特性,从而实现无目标先验信息下的水下声信号检测。通过对仿真和实测数据的研究验证,证明了该方法的有效性。结果表明,相似网络方法优于现有的网络构建和目标信号被动检测方法,能够更有效地检测水下声信号,实现无目标先验信息下的水下声信号检测。 展开更多
关键词 复杂网络 信息几何 相似网络 声信号检测
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基于重要性采样的超图网络高效表示方法 被引量:1
13
作者 邵豪 王伦文 +1 位作者 朱然刚 刘辉 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期4390-4407,共18页
现有的超图网络表示方法需要分析全批量节点和超边以实现跨层递归扩展邻域,这会带来巨大的计算开销,且因过度扩展导致更低的泛化精度.为解决这一问题,提出一种基于重要性采样的超图表示方法.首先,它将节点和超边看作是两组符合特定概率... 现有的超图网络表示方法需要分析全批量节点和超边以实现跨层递归扩展邻域,这会带来巨大的计算开销,且因过度扩展导致更低的泛化精度.为解决这一问题,提出一种基于重要性采样的超图表示方法.首先,它将节点和超边看作是两组符合特定概率测度的独立同分布样本,用积分形式解释超图的结构特征交互;其次,设计带可学习参数的邻域重要性采样规则,根据节点和超边的物理关系和特征计算采样概率,逐层递归采集固定数目的对象,构造一个更小的采样邻接矩阵;最终,利用蒙特卡洛方法近似估计整个超图的空间特征.此外,借鉴PINN的优势,将需要缩减的方差作为物理约束加入到超图神经网络中,以获取更具泛化能力的采样规则.多个数据集上的广泛实验表明,所提出的方法能够获得更准确的超图表示结果,同时具有更快的收敛速度. 展开更多
关键词 复杂网络 超图表示学习 重要性采样 蒙特卡洛估计 物理信息神经网络
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损管指挥信息系统复杂网络拓扑结构研究 被引量:1
14
作者 伞兵 浦金云 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第5期153-158,共6页
现代舰船灾害发生的突然性、灾害传播的快速性及其影响的广泛性显著增强,迫切需要提升损管指挥体系的信息化水平。基于复杂网络理论,建立了舰艇损管指挥信息系统的网络拓扑模型。通过网络拓扑模型的特征指标计算,对不同的损管指挥信息... 现代舰船灾害发生的突然性、灾害传播的快速性及其影响的广泛性显著增强,迫切需要提升损管指挥体系的信息化水平。基于复杂网络理论,建立了舰艇损管指挥信息系统的网络拓扑模型。通过网络拓扑模型的特征指标计算,对不同的损管指挥信息网络模式进行评估分析,给出提升损管指挥信息化水平的优化方法。完成损管指挥信息系统组织结构模型的构建、分析和优化工作,开发允许拓扑结构方案自定义的性能计算软件,改善传统树状损管指挥结构的不足,为损管指挥信息化研究提供一个新的方向。 展开更多
关键词 损管指挥 信息系统 复杂网络 拓扑模型 网络优化
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社会互动视角下应急信息扩散的复杂网络演化研究 被引量:2
15
作者 董昌其 刘纪达 张凯航 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期28-34,共7页
为揭示数字时代变革带来的灾害应急情景下,信息扩散呈现出社会主体交互的复杂规则特征,基于社会互动理论并运用复杂网络演化博弈方法,分别构建小世界和无标度2种属性特点的应急信息扩散网络结构;运用数值仿真建模,分析扩散收益、政府引... 为揭示数字时代变革带来的灾害应急情景下,信息扩散呈现出社会主体交互的复杂规则特征,基于社会互动理论并运用复杂网络演化博弈方法,分别构建小世界和无标度2种属性特点的应急信息扩散网络结构;运用数值仿真建模,分析扩散收益、政府引导、信息传播等因素对于不同社会互动规则网络的影响。研究结果表明:正面扩散以及互动溢出效应下的协同收益对主体积极行为激励明显,无标度互动结构的平均路径长与聚类系数低等特征会导致其在政府引导和收益激励下收敛速度均弱于小世界互动网络结构,但其幂律分布特性导致其在意见领袖舆论爆发时迅速影响微观主体行为,相关政府需要针对不同社会互动网络结构扩散特征采取相应引导策略加以调控。研究结果可为相关政府分类施策引导应急信息,使其正向有效扩散提供理论参考。 展开更多
关键词 社会互动 应急信息 复杂网络 演化动力学 信息扩散
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疾病传播过程中的层间耦合影响问题研究 被引量:1
16
作者 武兵杰 霍良安 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期452-463,共12页
疾病传播受到信息传播、个体行为选择等因素的影响,过程复杂,为了研究各种因素对疾病传播影响的内在机理,提出了一个交互演化的层间耦合传播模型,分析信息传播、接种行为和疾病传播的动态过程所涉及的6种耦合影响关系。在耦合模型的信息... 疾病传播受到信息传播、个体行为选择等因素的影响,过程复杂,为了研究各种因素对疾病传播影响的内在机理,提出了一个交互演化的层间耦合传播模型,分析信息传播、接种行为和疾病传播的动态过程所涉及的6种耦合影响关系。在耦合模型的信息层,讨论行为和疾病对信息传播的影响;在耦合模型的行为层,讨论信息和疾病对接种行为的影响;在耦合模型的疾病层,讨论信息和行为对疾病传播的影响。采用微观马尔科夫链方法分析该模型,得到耦合状态转化方程和疾病流行阈值,通过模拟仿真实验讨论该耦合因素对疾病传播阈值和疾病传播规模的影响。研究结果表明,加强信息的传播,鼓励个体接种疫苗,是更好地控制疾病传播的两大关键因素。 展开更多
关键词 信息传播 接种行为 疾病传播 复杂网络
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端到端全复数域SAR目标分类神经网络
17
作者 方澄 管方恒 +2 位作者 李天驰 邹政峰 杨磊 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2449-2460,共12页
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像探测经常遇到误差敏感和计算量大的问题,给SAR图像目标识别带来困难,为此研究人员针对SAR数据提出很多新颖高效的深度学习方法,但面向SAR目标识别的深度学习网络大多使用与光学实值处理... 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像探测经常遇到误差敏感和计算量大的问题,给SAR图像目标识别带来困难,为此研究人员针对SAR数据提出很多新颖高效的深度学习方法,但面向SAR目标识别的深度学习网络大多使用与光学实值处理相同的方法,直接将实值深度神经网络应用于SAR图像.实值的神经网络都不同程度丢失了相位信息,不能充分利用SAR数据复数特性.相位信息是SAR图像独有的数据特征,在SAR干涉测量、信息检索、目标识别等应用中起到至关重要作用.本文为了使网络更适合SAR复数数据特征提取,打破传统神经网络架构,将整体网络端到端复数化,提出一种新型的端到端全复数域多层级神经网络(Complex-valued mUltI-Stage convolutIonal Neural nEtworks,CUISINE)架构,从SAR复数图像数据的输入到卷积计算,再到分类标签,实现全网络复数域下的计算.通过在MSTAR(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)公开数据集上实验对比表明,本文的方法在SAR数据目标分类上有很好表现,在相位误差为0 rad的测试集上正确率达到99.42%,在相位误差为50 rad的测试集上正确率达到88.05%. 展开更多
关键词 合成孔径雷达 相位信息 全复数域 端到端 神经网络
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复杂网络可视化研究综述 被引量:44
18
作者 王柏 吴巍 +1 位作者 徐超群 吴斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第4期17-23,共7页
当今万维网、社会关系网等复杂网络的规模迅速发展,一方面导致人们很难用数字和表格来对这些复杂网络进行全局规划和管理,另一方面复杂网络包含了非常丰富的信息资源但都难于被发现。可视化技术提供了有效的方法来理解复杂网络的结构并... 当今万维网、社会关系网等复杂网络的规模迅速发展,一方面导致人们很难用数字和表格来对这些复杂网络进行全局规划和管理,另一方面复杂网络包含了非常丰富的信息资源但都难于被发现。可视化技术提供了有效的方法来理解复杂网络的结构并从中挖掘有效信息。本文全面介绍了复杂网络可视化技术的研究进展,讨论了可视化布点算法和压缩算法,并介绍了若干具有代表性的复杂网络可视化工具、列举了复杂网络可视化技术在相关领域的应用。 展开更多
关键词 复杂网络 可视化 信息可视化 布点算法
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大规模复杂信息网络表示学习:概念、方法与挑战 被引量:46
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作者 齐金山 梁循 +2 位作者 李志宇 陈燕方 许媛 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期2394-2420,共27页
大数据时代的到来,使得当前的复杂信息网络研究领域面临着三个基础性问题,即网络的动态性、大规模性以及网络空间的高维性.传统复杂信息网络特征的表示通常以邻接矩阵、出入度、中心性等离散型方式表达,这种表达方式在现有的大规模动态... 大数据时代的到来,使得当前的复杂信息网络研究领域面临着三个基础性问题,即网络的动态性、大规模性以及网络空间的高维性.传统复杂信息网络特征的表示通常以邻接矩阵、出入度、中心性等离散型方式表达,这种表达方式在现有的大规模动态信息网络的新环境下,其计算效率及准确率都受到了很大的挑战.随着机器学习算法的不断发展,复杂信息网络的特征表示学习同样也引起了越来越多的关注.与自然语言中的词向量学习的目标类似,目前较为前沿的大规模复杂网络特征表示学习方法的目标是将网络中任意顶点的结构特征映射到一个低维度的、连续的实值向量,在进行这种映射的过程中,尽量保留顶点之间的结构特征关系,使大规模网络特征学习能够有效地应用于各类网络应用中,如网络中的链接预测、顶点分类、个性化推荐、大规模社区发现等.通过对复杂信息网络特征的学习,不仅能够有效缓解网络数据稀疏性问题,而且把网络中不同类型的异质信息融合为整体,可以更好地解决某些特定问题.同时,还能够高效地实现语义相关性操作,从而显著提升在大规模,特别是超大规模的网络中进行相似性顶点匹配的计算效率等.该文主要对近些年来关于复杂信息网络表示学习的方法和研究现状进行了总结,并提出自己的想法和意见.首先概述了表示学习的发展历史,然后分别阐述了有关大规模复杂信息网络、网络表示学习等基本概念与理论基础;接着,根据学习模型的不同,对经典的、大规模的、基于内容的、基于融合的以及异构的网络表示学习模型进行了全面的分析与比较.另外,对当前的网络表示学习方法所采用的实验数据集、评测指标以及应用场景等也进行了总结概括.最后给出了大规模复杂信息网络表示学习的研究难题以及未来的研究方向.大规模复杂网络表示学习是一个复杂的问题.当前研究中,大多数学习模型是根据复杂网络的结构或者内容来进行顶点的特征表示学习.只有融合复杂网络结构特征和内容特征的表示学习才能够更好地反映出一个网络特征的真实情况,使得学习得到的网络特征表示更具有意义与价值. 展开更多
关键词 大规模复杂信息网络 网络特征 顶点嵌入 网络表示学习 深度学习 特征学习
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一种基于互信息的复杂网络节点重要性评估方法 被引量:31
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作者 张翼 刘玉华 +1 位作者 许凯华 骆珍荣 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第6期88-89,109,共3页
在复杂网络中,如何量化节点的重要性是一个基本问题。首先阐述了现有的计算方法,在此基础上提出了一种基于互信息的节点重要性评估方法。该方法揭示了网络拓扑结构特性,准确反映了节点的相对重要程度。对该方法进行了实验论证,并与现有... 在复杂网络中,如何量化节点的重要性是一个基本问题。首先阐述了现有的计算方法,在此基础上提出了一种基于互信息的节点重要性评估方法。该方法揭示了网络拓扑结构特性,准确反映了节点的相对重要程度。对该方法进行了实验论证,并与现有方法进行了分析比较,结果表明基于互信息的评估方法简单有效,特别适用于大型复杂网络节点重要性的评估。 展开更多
关键词 复杂网络 节点重要性 互信息 拓扑结构 连接
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