简介:首先,研究了Erdos1合著网络的特征属性,一方面使用节点的度、介数、接近中心性来描述Erdos1合著网络节点重要性,另一方面使用特征向量中心性和本文提出的高阶度参数来描述Erdos1合著网络节点影响力;然后,分别用逼近理想解的排序(TOPSIS算法)算法和主成份分析(PCA)对节点重要性和影响力排序;最后,利用修改的网页排名(PageRank)算法讨论了网络科学原创性论文中最具影响力的论文。
简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。
简介:对赋Luxember范数或Orlicz范数的Orlicz型序列空间,诸如古典的、广义的及参数式的,本文总结、补充、比较列出了暴露点及暴露性的充分必要刻画,并对以往结果中的错误进行了修正,从而在序列空间方面系统地完成了有关暴露性的刻画。
简介:设g1.g2为正规函数.对所有的0〈p.q〈∞,我们得到了Bergma型空间的加权Cesaro算子Tψ:Ag1^p→Ag2^q为有界算子和紧算子的充要条件.
简介:利用文献[1]中非对称逼近的方法得到了周期型Bohr不等式.