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耦合二分网络识别通信系统流量的时空特征
被引量：
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1
作者
谭桂敏
汪丽娜
臧臣瑞
《复杂系统与复杂性科学》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期71-79,共9页
为识别通信系统流量的时空特征,利用网络建模与核心—边缘模型分析移动通信流量数据。综合考虑时间信息和空间信息,构建吞吐量—话务量耦合二分网络。时间单分网络边权分布为对数正态分布。空间单分网络的最大连通子图S网络为小世界网...
为识别通信系统流量的时空特征,利用网络建模与核心—边缘模型分析移动通信流量数据。综合考虑时间信息和空间信息,构建吞吐量—话务量耦合二分网络。时间单分网络边权分布为对数正态分布。空间单分网络的最大连通子图S网络为小世界网络;S网络的边权分布为幂律分布。核心区节点上耦合事件的发生频率高于边缘区节点上耦合事件的发生频率。核心—边缘模型能有效识别出吞吐量—话务量耦合事件的群聚群发区域。
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关键词
二分网络
时空聚类
幂律分布
鲁棒性
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职称材料
题名
耦合二分网络识别通信系统流量的时空特征
被引量：
1
1
作者
谭桂敏
汪丽娜
臧臣瑞
机构
内蒙古
工业大学理学院
内蒙古生命数据统计分析理论与神经网络建模重点实验室
中国联合
网络
通信有限公司
内蒙古
分公司
出处
《复杂系统与复杂性科学》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期71-79,共9页
基金
内蒙古自然科学基金(2018LH01012)。
文摘
为识别通信系统流量的时空特征,利用网络建模与核心—边缘模型分析移动通信流量数据。综合考虑时间信息和空间信息,构建吞吐量—话务量耦合二分网络。时间单分网络边权分布为对数正态分布。空间单分网络的最大连通子图S网络为小世界网络;S网络的边权分布为幂律分布。核心区节点上耦合事件的发生频率高于边缘区节点上耦合事件的发生频率。核心—边缘模型能有效识别出吞吐量—话务量耦合事件的群聚群发区域。
关键词
二分网络
时空聚类
幂律分布
鲁棒性
Keywords
bipartite network
spatio-temporal clustering
power-law distribution
robust
分类号
O231.5 [理学—运筹学与控制论]
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
耦合二分网络识别通信系统流量的时空特征
谭桂敏
汪丽娜
臧臣瑞
《复杂系统与复杂性科学》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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