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带定向天线无线Mesh网络的双令牌邻居发现算法
1
作者
赵训威
吉芝璐
+3 位作者
吴晓军
张春玲
王志刚
白杰
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1311-1317,共7页
针对带定向天线无线Mesh网络的邻居发现问题,提出一种双令牌动态异步邻居发现(D-DANDi)算法。在时间异步条件下,该算法通过节点的扇区轮换发现邻居,把已发现节点的分享信息快速加入当前节点的邻居表。基于迭代深入搜索思想实现双令牌并...
针对带定向天线无线Mesh网络的邻居发现问题,提出一种双令牌动态异步邻居发现(D-DANDi)算法。在时间异步条件下,该算法通过节点的扇区轮换发现邻居,把已发现节点的分享信息快速加入当前节点的邻居表。基于迭代深入搜索思想实现双令牌并行邻居发现,快速建立局部网络的拓扑。仿真结果表明,在不同节点数和不同扇区数的设置下,该算法的相关性能均优于典型异步邻居发现算法,能够提高邻居发现速度。
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关键词
无线MESH网络
定向天线
邻居发现
双令牌
并行邻居
扇区轮换
时间异步
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职称材料
基于自我中心网络结构特征和网络表示学习的链路预测算法
被引量：
2
2
作者
赵曼
赵加坤
刘金诺
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S02期211-217,共7页
链路预测是网络分析与挖掘领域中备受关注的研究方向。链路预测算法所预测的网络中的缺失连接实际上是一种数据挖掘的过程,而推断的将来可能产生的连接则与网络的发展演化相关。因此,如何提高链路预测的精确度是一项有意义且具有挑战性...
链路预测是网络分析与挖掘领域中备受关注的研究方向。链路预测算法所预测的网络中的缺失连接实际上是一种数据挖掘的过程,而推断的将来可能产生的连接则与网络的发展演化相关。因此,如何提高链路预测的精确度是一项有意义且具有挑战性的研究。基于自我中心网络分解和社区聚类的最新研究,提出一种基于自我中心网络结构特征和网络表示学习的链路预测算法(Ego-Embedding)。Ego-Embedding将原网络转换成角色图,再结合网络的微观结构信息和上下文信息重构嵌入过程,为每一个节点学习一个或多个向量表示,使向量表示更准确地描述网络节点信息,从而提高链路预测的精确度。在3个公开数据集(Facebook,PPI-Yeast和ca-HepTh)上进行实验仿真,并使用AUC作为评价指标,仿真结果表明,算法Ego-Embedding的表现均优于5个实验对比方法(CN,AA,Node2vec,M-NMF和Splitter),且最高将链路预测的错误率减少了约47%。
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关键词
链路预测
自我中心网络
网络表示学习
角色分解
Ego-Embedding
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职称材料
题名
带定向天线无线Mesh网络的双令牌邻居发现算法
1
作者
赵训威
吉芝璐
吴晓军
张春玲
王志刚
白杰
机构
国网信息通信产业集团有限公司信产研究院
西安交通大学电信学部软件学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1311-1317,共7页
基金
国网信息通信产业集团有限公司科技基金项目(52680021N00D)。
文摘
针对带定向天线无线Mesh网络的邻居发现问题,提出一种双令牌动态异步邻居发现(D-DANDi)算法。在时间异步条件下,该算法通过节点的扇区轮换发现邻居,把已发现节点的分享信息快速加入当前节点的邻居表。基于迭代深入搜索思想实现双令牌并行邻居发现,快速建立局部网络的拓扑。仿真结果表明,在不同节点数和不同扇区数的设置下,该算法的相关性能均优于典型异步邻居发现算法,能够提高邻居发现速度。
关键词
无线MESH网络
定向天线
邻居发现
双令牌
并行邻居
扇区轮换
时间异步
Keywords
wireless Mesh network
directional antennas
neighbor discovery
dual token
parallel neighbor
sector rotation
time asynchrony
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于自我中心网络结构特征和网络表示学习的链路预测算法
被引量：
2
2
作者
赵曼
赵加坤
刘金诺
机构
西安交通大学电信学部软件学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S02期211-217,共7页
文摘
链路预测是网络分析与挖掘领域中备受关注的研究方向。链路预测算法所预测的网络中的缺失连接实际上是一种数据挖掘的过程,而推断的将来可能产生的连接则与网络的发展演化相关。因此,如何提高链路预测的精确度是一项有意义且具有挑战性的研究。基于自我中心网络分解和社区聚类的最新研究,提出一种基于自我中心网络结构特征和网络表示学习的链路预测算法(Ego-Embedding)。Ego-Embedding将原网络转换成角色图,再结合网络的微观结构信息和上下文信息重构嵌入过程,为每一个节点学习一个或多个向量表示,使向量表示更准确地描述网络节点信息,从而提高链路预测的精确度。在3个公开数据集(Facebook,PPI-Yeast和ca-HepTh)上进行实验仿真,并使用AUC作为评价指标,仿真结果表明,算法Ego-Embedding的表现均优于5个实验对比方法(CN,AA,Node2vec,M-NMF和Splitter),且最高将链路预测的错误率减少了约47%。
关键词
链路预测
自我中心网络
网络表示学习
角色分解
Ego-Embedding
Keywords
Link prediction
Ego network
Network representation learning
Persona decomposition
Ego-Embedding
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
带定向天线无线Mesh网络的双令牌邻居发现算法
赵训威
吉芝璐
吴晓军
张春玲
王志刚
白杰
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于自我中心网络结构特征和网络表示学习的链路预测算法
赵曼
赵加坤
刘金诺
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021
2
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