基于二阶信息的复杂系统弹性度量研究 被引量：3

1

作者 张帆 郭强 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期456-461,共6页

基于节点最近邻信息,复杂系统弹性预测模型通过将多维方程映射为一维方程,度量复杂系统弹性。然而该模型并未引入节点二阶邻居的信息。基于复杂系统弹性预测模型,通过在映射过程引入节点二阶邻居信息,该文提出了一种考虑节点二阶邻居信... 基于节点最近邻信息,复杂系统弹性预测模型通过将多维方程映射为一维方程,度量复杂系统弹性。然而该模型并未引入节点二阶邻居的信息。基于复杂系统弹性预测模型,通过在映射过程引入节点二阶邻居信息,该文提出了一种考虑节点二阶邻居信息的复杂系统弹性预测模型,并在Barabási-Albert(BA)无标度网络、Watts–Strogatz(WS)小世界网络上验证了新模型的有效性,进而讨论了不同网络拓扑结构对新模型效果的影响。实验结果表明,在平均度不同的BA无标度网络和WS小世界网络中,基于节点二阶邻居信息的复杂系统弹性预测模型均可更准确地预测系统弹性。其中,网络平均度为2的BA无标度网络和WS小世界网络的系统弹性测量精度分别提高了79.89%和59.53%。且在同类网络中,网络平均度越小,基于节点二阶邻居信息的模型越适用。同时,针对同类型平均度相同的网络,改进后模型在BA无标度网络上的效果优于WS小世界网络。该文的研究为有效度量复杂系统弹性状态和设计弹性系统提供了科学的研究手段和理论支持。 展开更多

关键词 BA无标度网络 复杂网络 系统弹性 二阶信息 WS小世界网络

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微博系统网络结构的研究进展 被引量：8

2

作者 邵凤 郭强 +1 位作者 曾诗奇 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期174-183,共10页

针对微博用户网络结构研究的不同层面,分别从微观、中观和宏观三个层次对微博系统的研究现状进行了回顾,分析了不同指标的优点,并指出其不足及若干未来可能的研究方向。本文有助于科研工作者快速了解当前微博用户网络结构的主要研究进展... 针对微博用户网络结构研究的不同层面,分别从微观、中观和宏观三个层次对微博系统的研究现状进行了回顾,分析了不同指标的优点,并指出其不足及若干未来可能的研究方向。本文有助于科研工作者快速了解当前微博用户网络结构的主要研究进展,并为以后的研究工作奠定基础。 展开更多

关键词 社团 微博 网络结构 社会网络分析

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基于引文分析的科学家投入产出绩效算法研究 被引量：3

3

作者 郭强 陈清文 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期774-779,共6页

该文提出了一种考虑投入和产出的科学家绩效算法。考虑到科学家的沟通、时间等投入成本,该算法以科学论文中目标科学家的合作作者数和机构数作为输入变量,以合作发表的文章及其被引数作为输出变量。基于输入和输出数据,建立科学家投入... 该文提出了一种考虑投入和产出的科学家绩效算法。考虑到科学家的沟通、时间等投入成本,该算法以科学论文中目标科学家的合作作者数和机构数作为输入变量,以合作发表的文章及其被引数作为输出变量。基于输入和输出数据,建立科学家投入产出绩效评价模型。在实证数据上的实验结果显示,相对于发表文章数、总引用量、I10指数和H指数等指标,该方法可以更准确地识别出获诺贝尔奖的科学家,算法的AUC值为0.7957,比总引用量指标的准确度提高了8.77%。此外还发现大部分科学家获奖前的投入产出绩效高于获奖后科学家的投入产出绩效。该工作对科学地评价科学家的绩效具有重要意义。 展开更多

关键词 引文分析 H指数 投入产出绩效 科研合作 总引用量

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基于LDA的复杂网络整体研究态势主题分析 被引量：4

4

作者 赵紫娟 李小珂 +2 位作者 郭强 杨凯 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期931-938,共8页

复杂网络的研究发展非常迅速,已经对自动控制、统计物理、计算机及管理等学科产生了深刻的影响.然而,国内的主题发展态势一直缺乏系统、直观的分析.本文以2017年第十三届全国复杂网络大会的会议摘要文本为研究对象,从会议摘要主题分析... 复杂网络的研究发展非常迅速,已经对自动控制、统计物理、计算机及管理等学科产生了深刻的影响.然而,国内的主题发展态势一直缺乏系统、直观的分析.本文以2017年第十三届全国复杂网络大会的会议摘要文本为研究对象,从会议摘要主题分析的角度研究了国内复杂网络科研领域的整体发展态势.研究过程中首先对摘要文本进行预处理,通过建立自定义词典和停用词库对文本进行jieba分词,得到一个文档-词矩阵.然后用LDA主题模型对摘要主题进行挖掘,通过SVD分解确定主题数目,并基于摘要间的JS距离进行凝聚层次聚类,基于机构间的JS距离用Blondel算法对机构进行社团划分,最终得到10类会议主题和4类科研社团.实证结果不仅能分析出复杂网络宏观上的研究趋势与不同研究方向的热门程度;也能基于聚出的4类科研社团,为新进入复杂网络的研究者寻找对应研究方向的文献提供参考机构. 展开更多

关键词 复杂网络 社团结构 研究态势 文本分析

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基于会计报表和网络中心性的指数增强策略研究

5

作者 王哲 郭强 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期459-466,共8页

指数增强策略作为一种主动投资和被动投资的有机结合,越来越受到投资者的关注。当前的指数投资主要是通过机器学习等方法对因子进行挖掘,忽略了财务年报等第一手信息。该文提出一种基于会计报表基本面数据和网络科学中心性研究的指数增... 指数增强策略作为一种主动投资和被动投资的有机结合,越来越受到投资者的关注。当前的指数投资主要是通过机器学习等方法对因子进行挖掘,忽略了财务年报等第一手信息。该文提出一种基于会计报表基本面数据和网络科学中心性研究的指数增强策略。首先通过随机森林方法选取行业指数内公司会计报表中具有代表性的指标,其次基于指标的Pearson相似性构建公司间网络,最后利用网络中心性指标选择中心性高的企业进行组合投资。在5个行业指数共计456支股票上的研究显示,该文所构造的投资组合的收益率比其指数基准收益率更高、更稳定。其中,半导体指数在2019年半年报中选出的组合收益率比基准收益率高出100.37%。这说明该方法对指数增强策略的研究具有一定的参考价值和适用性。 展开更多

关键词 会计年报 度中心性 投资组合 随机森林 股票网络

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复杂人流网络下的COVID-19传播模型 被引量：7

6

作者 傅家旗 刘敏 +4 位作者 邓春燕 黄娟 江明珠 郭强 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期383-391,共9页

考虑复杂人流网络的统计特征和SI传播模型,该文基于实证数据构建了新型冠状病毒肺炎在湖北省和4个省传播和扩散的P-SI模型。基于实证数据的研究分析表明,P-SI模型能够根据各省感染COVID-19情况拟合每天新增感染人数的变化趋势。此外,P-S... 考虑复杂人流网络的统计特征和SI传播模型,该文基于实证数据构建了新型冠状病毒肺炎在湖北省和4个省传播和扩散的P-SI模型。基于实证数据的研究分析表明,P-SI模型能够根据各省感染COVID-19情况拟合每天新增感染人数的变化趋势。此外,P-SI模型能够根据4省2020年1月23日前的感染情况预测2020年1月24日后的每天新增感染人数。该模型有助于理解COVID-19的传播特性,为阻断传播源,遏制疫情扩散,制定有效的防控措施提供决策依据。 展开更多

关键词 COVID-19 流动人口 P-SI模型 传播模型

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基于四阶奇异值分解的推荐算法研究 被引量：3

7

作者 郭强 岳强 +1 位作者 李仁德 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期586-594,共9页

三阶奇异值分解推荐算法可以综合考虑用户、物品标签和物品三部分信息,挖掘三者之间的潜在关系进行推荐,然而该方法并没有引入其他方面的有效信息,如用户情感。为了考虑更多维度的信息,本文在三阶奇异值分解推荐算法的基础上,提出了一... 三阶奇异值分解推荐算法可以综合考虑用户、物品标签和物品三部分信息,挖掘三者之间的潜在关系进行推荐,然而该方法并没有引入其他方面的有效信息,如用户情感。为了考虑更多维度的信息,本文在三阶奇异值分解推荐算法的基础上,提出了一种加入用户情感信息的四阶奇异值分解推荐算法。该方法基于从评论中的emoji表情提炼出的用户情感偏好,再引入四阶张量模型,存储用户、用户情感、物品标签和物品四元组数据,应用四阶奇异值分解,从而进行个性化推荐。在某在线互联网教育的实证数据集上的实验结果表明,该方法比三阶奇异值分解推荐算法以及传统推荐算法在准确率和召回率性能指标上都有明显提升,其中进行Top-1推荐时,准确率和召回率可以达到0.513和0.339。本文的工作为移动通信端的个性化推荐提供了借鉴。 展开更多

关键词 四阶 多维信息 推荐算法 奇异值分解

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基于有限信息的网络邻接关系识别研究 被引量：1

8

作者 傅家旗 郭强 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期794-800,共7页

如何根据有限的网络交互信息确定网络结构是当前网络科学研究的重要问题之一。该文提出了基于网络单一结构属性的网络结构重构分析方法。首先,该方法通过Holme-Kim模型生成一系列集聚系数可调的人工网络。然后,该方法通过压缩感知识别... 如何根据有限的网络交互信息确定网络结构是当前网络科学研究的重要问题之一。该文提出了基于网络单一结构属性的网络结构重构分析方法。首先,该方法通过Holme-Kim模型生成一系列集聚系数可调的人工网络。然后,该方法通过压缩感知识别模型对有限信息下的网络结构进行重构。实验结果表明,当仅能掌握20%的网络节点间交互的时间序列信息时,网络邻接关系的平均识别准确率和平均真实关系召回率均随网络平均集聚系数的增大而提高。当网络的平均集聚系数在0.1~0.6变化时,平均集聚系数为0.6的网络将获得最高的平均识别准确率和平均真实关系召回率。进一步的实验分析说明,网络中度小于8的节点其平均识别准确率是决定网络平均识别准确率的关键。 展开更多

关键词 集聚系数 Holme-Kim模型 有限信息 网络重构

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基于相对熵的多属性作者学术影响力排名研究 被引量：8

9

作者 胡小军 郭强 +2 位作者 杨凯 王江盼 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期279-285,共7页

基于欧氏距离的多属性排序方法(TOPSIS-ED)可以综合考虑科研人员的不同属性并对其影响力进行评价,然而该方法无法对其中垂线上的点进行排序。考虑作者的发表文章数、总引用量、平均被引用量、I10指数、H指数等5种指标,该文提出了一种基... 基于欧氏距离的多属性排序方法(TOPSIS-ED)可以综合考虑科研人员的不同属性并对其影响力进行评价,然而该方法无法对其中垂线上的点进行排序。考虑作者的发表文章数、总引用量、平均被引用量、I10指数、H指数等5种指标,该文提出了一种基于相对熵的多属性排序方法(TOPSIS-RE)。该方法通过计算作者的上述5种指标值与正理想解和负理想解的相对熵,根据其接近正理想解和远离负理想解的程度对作者进行排名。该文以美国物理学会APS数据集作为训练集,将获得诺贝尔奖的文章的作者作为测试数据集,用AUC值说明算法的准确性。实验结果表明,TOPSIS-RE方法算得的AUC值为0.932 1,比总引用量指标提高了2.047%,并且比TOPSIS-ED方法提高了0.833%。该文的工作为从多属性角度刻画科学家影响力提供了借鉴。 展开更多

关键词 H指数 I10指数 影响力排名 相对熵

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基于排名聚合的时序网络节点重要性研究 被引量：8

10

作者 梁耀洲 郭强 +2 位作者 殷冉冉 杨剑楠 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期519-523,共5页

目前时序网络节点重要性的研究主要从时序路径、连通性、网络效率等方面展开。该文考虑到时序网络层内的连接关系和层间耦合关系,引入基于评分矩阵的排名聚合理论,提出了一种基于排名聚合的时序网络节点重要性识别方法。Manufacturing和... 目前时序网络节点重要性的研究主要从时序路径、连通性、网络效率等方面展开。该文考虑到时序网络层内的连接关系和层间耦合关系,引入基于评分矩阵的排名聚合理论,提出了一种基于排名聚合的时序网络节点重要性识别方法。Manufacturing和Enrons等实证数据上的实验结果表明,基于排名聚合的时序网络节点重要性度量方法对比其他方法的Spearman相关系数平均提高2.41%和18.63%,说明了该方法在时序网络节点重要性度量的适用性和有效性。 展开更多

关键词 节点重要性 排名聚合理论 评分矩阵 时序网络

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网络路由传输策略的研究进展 被引量：2

11

作者 程灿 郭强 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期2-11,共10页

随着复杂网络在众多领域的广泛应用,如何提高网络的传输效率成为了其进一步应用的瓶颈。本文分别从基于节点和边信息的路由策略,改变拓扑结构的路由策略,路径选择策略以及排队策略四个方面展开,对网络中的路由传输策略进行介绍,并对其... 随着复杂网络在众多领域的广泛应用,如何提高网络的传输效率成为了其进一步应用的瓶颈。本文分别从基于节点和边信息的路由策略,改变拓扑结构的路由策略,路径选择策略以及排队策略四个方面展开,对网络中的路由传输策略进行介绍,并对其中具有重要影响的方法进行详细阐述。最后提出了这一领域中未来可能的研究方向。本文有助于相关学者快速了解当前网络中路由传输策略的研究进展,并能够帮助网络设计者以及管理者更好地提高网络的传输效率,最大程度上避免传输过程中的交通拥塞。 展开更多

关键词 复杂网络 交通拥塞 路由策略 传输效率

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融合局部聚类特征的银行间网络重构研究 被引量：1

12

作者 邢佳亮 郭强 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期782-787,共6页

准确地重构银行间网络是开展银行系统性风险研究的首要工作,实证研究发现最小密度方法低估了真实银行间网络的连边密度且无法刻画其“核心−外围”结构。该文提出一种融合局部聚类特征的银行间网络重构方法。通过引入局部增强矩阵对最小... 准确地重构银行间网络是开展银行系统性风险研究的首要工作,实证研究发现最小密度方法低估了真实银行间网络的连边密度且无法刻画其“核心−外围”结构。该文提出一种融合局部聚类特征的银行间网络重构方法。通过引入局部增强矩阵对最小密度方法的概率矩阵进行修正,增强核心银行间的连接倾向。进而,引入自适应因子法对银行间关系重构过程进行权重分配,从而建立具有局部聚类特征的低密度银行间网络。在2018年中国272家银行年报数据集上的实验结果表明,在核心银行连边密度和平均聚类系数上,融合局部聚类网络的银行间网络相比于未融合的银行间网络提升了83.9%和60.1%。而且重构的银行间网络具有稀疏性、异配性和无标度等实证网络结构特征。 展开更多

关键词 自适应因子 银行间网络 局部聚类 最小密度方法

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人类行为时空特性的统计力学 被引量：125

13

作者 周涛 韩筱璞 +3 位作者 闫小勇 杨紫陌 赵志丹 汪秉宏 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期481-540,共60页

人类行为的定量化分析,特别是时空统计规律的挖掘和建模,是当前统计物理与复杂性科学研究的热点。对人类行为的深入理解,有助于解释若干复杂的社会经济现象,并在舆情监控、疾病防治、交通规划、呼叫服务、信息推荐等方面产生应用价值。... 人类行为的定量化分析,特别是时空统计规律的挖掘和建模,是当前统计物理与复杂性科学研究的热点。对人类行为的深入理解,有助于解释若干复杂的社会经济现象,并在舆情监控、疾病防治、交通规划、呼叫服务、信息推荐等方面产生应用价值。该文综述人类行为时间和空间特性方面的研究进展,内容包括人类行为时间特性的实证分析和建模,人类行为空间特性的实证分析和建模,以及人类行为统计分析的应用研究。该文还将评述当前研究存在的亮点和不足,指出若干亟待解决的重大理论和实际问题。 展开更多

关键词 人类动力学 人类行为 非泊松统计特性 标度律

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演化网络的Mandelbrot律 被引量：6

14

作者 任学藻 杨紫陌 汪秉宏 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期163-167,共5页

本文研究了满足线性择优模式的生长网络,解析得到了度分布的递推表达式,在此基础上证明了在一定条件下其近似解析解符合Mandelbrot分布p(k)∝(k+c)-γ分布,并得到了幂律指数γ和漂移量c的具体表达式。文章指出了传统解析中差分近似中存... 本文研究了满足线性择优模式的生长网络,解析得到了度分布的递推表达式,在此基础上证明了在一定条件下其近似解析解符合Mandelbrot分布p(k)∝(k+c)-γ分布,并得到了幂律指数γ和漂移量c的具体表达式。文章指出了传统解析中差分近似中存在着对漂移量c的估计偏差,通过数值对比实验,验证了本文所提出的方法的准确性。 展开更多

关键词 复杂网络 演化网络 Mandelbrot分布

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基于多重特征向量的有向网络社团结构划分算法 被引量：1

15

作者 杨凯 郭强 +1 位作者 刘晓露 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1014-1019,1032,共7页

有向网络社团结构的识别对于理解复杂系统的结构特性和动力学特性都有着重要的意义。提出了一种基于拉普拉斯矩阵多重特征向量的有向网络社团结构划分算法,该算法利用有向网络拉普拉斯矩阵的前c个较小特征值所对应的特征向量来划分有向... 有向网络社团结构的识别对于理解复杂系统的结构特性和动力学特性都有着重要的意义。提出了一种基于拉普拉斯矩阵多重特征向量的有向网络社团结构划分算法,该算法利用有向网络拉普拉斯矩阵的前c个较小特征值所对应的特征向量来划分有向网络的社团结构。在人工数据和实证数据上与模块度的谱优化算法和模拟退火算法做了对比实验。实验结果表明,当社团结构明显时,该算法的归一化互信息指标的值接近于1。当社团结构不明显时,该算法所取得的效果也优于谱优化和模拟退火算法。与这两种算法相比,在实证网络上模块度Q值也可以提高17.28%和19.21%。该文工作对于理解有向网络上拉普拉斯矩阵的多重特征向量与网络的社团结构的关系具有十分重要的意义。 展开更多

关键词 社团结构 有向网络 拉普拉斯矩阵 谱聚类

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基于PageRank的合著论文中作者贡献分配算法 被引量：7

16

作者 王江盼 郭强 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期918-923,共6页

随着科研合作越来越普遍,对合著者的贡献如何合理分配提出了挑战。该文提出了一种基于PageRank的论文合著者贡献分配算法(ACA_PR算法),采用PageRank值和总引用量的加权值度量文章的价值,构建合作者科研记录和科研成果被引情况的共引网络... 随着科研合作越来越普遍,对合著者的贡献如何合理分配提出了挑战。该文提出了一种基于PageRank的论文合著者贡献分配算法(ACA_PR算法),采用PageRank值和总引用量的加权值度量文章的价值,构建合作者科研记录和科研成果被引情况的共引网络,对论文合著者的贡献进行分配。以美国物理学会APS数据集进行实证研究,通过在诺贝尔物理学奖得主发表的合著论文中识别诺贝尔奖得主验证算法的准确性。实验结果表明,在31篇诺贝尔奖提名论文中,ACA_PR算法的准确率为80.64%。工作在人员聘用、奖励、晋升等方面对评价科研工作者的影响力有着十分重要的作用。 展开更多

关键词 合著贡献度 引文网络 学术影响力 团队科学

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