基于节点度和社区信息的复杂网络链接预测

网络结构信息被广泛用于研究复杂网络的链接预测问题,本文在信息理论模型的基础上,通过结合不同的网络结构特征,提出了更通用的信息理论模型.对于无标度网络,通过抑制度大的邻居节点的贡献,提出基于节点度信息的邻居集信息(NSI)指标.进一步,引入社区结构信息计算节点对连接的先验概率,提出基于社区结构特征的邻居集信息指标.在真实网络上的实验结果表明,本文所提出的指标具有更好的预测效果.

基于稀疏图模型的PM2.5分布的网络结构学习

本文聚焦于中国31省会城市PM2.5污染的网络结构分析.基于稀疏图模型研究PM2.5污染网络的中心点和PM2.5污染网络的社区结构,结果表明:PM2.5污染严重的城市同时也是PM2.5污染网络的中心点;PM2.5污染网络存在明显的区块特征,同一区块内的城市可认为其污染具有某种共性.基于研究结果,对于PM2.5污染的治理,我们建议关注重点区域城市,开展分地区治理,并重点关注西部污染.