基于多层网络建模的在线学习社区群体动力激活研究

在线学习社区的群体动力激活有助于促进多元复杂背景的学习者进行深度联通与知识创新。通过挖掘与整合学习者、概念、话题在复杂网络中的量化指标来构建群体动力激活机制,进而为在线学习社区群体互动与持续发展提供思路建议。基于多层网络分析方法中的多路复用网络和多维型多层网络,构建了社会交互、认知共现、概念关联和话题关联四层关系网络的多层网络模型,并设计了包含学习同伴、学习资源、学习话题推荐策略的群体动力激活机制。以联通主义课程cMOOC 5.0为应用情境,验证了该多层网络模型应用于在线学习社区的有效性,并根据建模结果提出具体的群体动力激活机制:基于社会交互与认知共现网络推荐学习同伴以强化群体凝聚力;基于概念关联网络推荐学习资源以提升群体驱动力;基于概念关联和话题关联网络推荐学习话题以降低群体耗散力。继而将多层网络建模的研究价值从微观层面的学习规律挖掘扩展至中观层面的教学干预设计。

具有活跃节点的多层网络作用下时滞SEQS模型分析

疾病传播的研究使得对疫情分布和发展的预测更为准确。现有的疾病传播模型对不同城市间流动人口对疾病传播造成的影响研究较少,为此,该文提出了具有活跃节点的多层网络作用下的时滞SEQS(Susceptible-Exposed-Quarantined-Susceptible)模型。其中,时滞SEQS重点研究疾病潜伏期、恢复期及恢复后可再次感染等特性对传播行为的影响,模型中每层静态网络表示不同城市的社交网络,活跃节点表示城市间流动人口,活跃节点的存在使得该多层网络具有时变性,同时模型引入检测机制,以隔离态节点为中心,对在其检测半径内的邻接节点进行检测。研究表明,该模型的传播行为最终演化状态存在3种主要模式:稳态、周期性振荡和非周期性振荡,在能有效降低疾病传染率的情况下,划定精准检测范围可有效控制疾病大规模传播。

多层网络视角下全球石墨贸易竞争网络结构及其演化特征

相较于单一天然石墨产品贸易,立足于石墨产业链的综合视角深入分析不同石墨产品的跨产品贸易竞争格局,对于保障一国石墨全产业链的安全稳定发展具有重要意义。为了从产业链整体视角深入挖掘全球石墨跨国家跨产品贸易的复杂竞争格局,本文在已有研究的基础上,补充计算了不同石墨产品跨产品竞争强度,并利用多层网络模型构建了全球石墨贸易竞争网络,进一步分析了全球石墨贸易竞争网络的结构及其演化特征。研究结果表明,2000—2021年间全球石墨贸易竞争网络的规模持续增长,并且国家间的贸易竞争关系日益紧密。此外,尽管2000—2021年间不同石墨产品的贸易竞争网络存在稳定且显著的结构相似性,但是不同石墨产品贸易竞争网络的加权度相关性呈现下降趋势,这意味着不同石墨产品的贸易竞争格局可能会逐渐差异化。进一步的结果表明,石墨原材料贸易和石墨初级产品贸易的层间竞争呈现显著上升的趋势,这意味着各国不仅围绕同类石墨产品的进口存在竞争关系,而且这种竞争关系还存在沿产业链跨产品转移的可能性。本文为制定石墨贸易竞争策略、提高石墨产业国际竞争力提供了一定的参考信息。

基于三层网络架构的农企园区网构建与仿真实验

为了提升园区网络的稳定性,降低因网络单点故障带来的影响,利用计算机网络仿真平台构建基于多协议双机热备三层网络架构的农企园区网架构模型,并结合由可编程逻辑控制器、各类传感器和边缘计算网关组成的农业生产环境监测网络,通过仿真模型进行实时数据传输以验证模型的有效性、可靠性和容错性。实验结果表明该网络架构模型能够有效规避由汇聚层和核心层单点故障引发的网络中断,通过随机多次模拟网络单点设备故障,网络整体自愈平均时间为35.74s,能够保证农业生产环境数据传输的永续性,将虚拟仿真网络架构模型与实体农业生产环境监测网络相结合进行研究验证,大幅度提升模型的仿真程度和验证结果的准确性。

多层网络视角下沪深港股票市场关联性演化研究

随着“沪港通”和“深港通”的开通,沪深港股票市场间关联性日趋紧密,而充分认识沪深港股票市场间关联性的演化特征,对维持沪深港股票市场的稳定具有重要的价值.本文从多层网络视角出发,同时考虑股票收益率间的相关性和投资者情绪间的相关性,构建沪深港股票市场多层网络,进而探究沪深港股票市场间的关联关系及演化过程.结果表明,“沪港通”开通后,沪深港股票市场收益率间的关联性以及投资者情绪间的关联性没有显著增强,但不同市场间收益率与投资者情绪的关联性显著增强.而“深港通”开通后,沪深港股票市场收益率间、投资者情绪间以及收益率与投资者情绪间的关联性均显著增强.此外,不同市场之间收益率与投资者情绪间的交互关系并不对称,沪深两市股票收益率与港市股票投资者情绪的关联性较高,而港市股票收益率与沪深两市股票投资者情绪的关联性却较低.

多层网络视阈下银行业系统性风险跨网络传染研究

研究银行系统性风险的跨网络传染对识别系统性风险传染路径及传染机制具有重要意义。利用中国16家上市商业银行2010年第三季度至2020年第四季度数据,构建动态决策层网络(基于共同股东形成的共同股东网络)与动态经营层网络(基于共同贷款形成的债权网络与基于共同持股房地产公司形成的股权网络),在多层网络特征及系统性风险的基础上,实证检验了银行系统性风险传染的多层复杂网络特征及作用机制。结果表明:银行多层网络中心性与系统性风险显著正相关,相较于单层网络,多层网络结构能够捕捉更多的系统性风险信息,对系统性风险有更强的解释力;银行系统性风险传染具有显著的网络间与网络内立体式特征,为系统性风险防范提出新思路;在银行业多层网络间,存在决策层网络至经营层网络的风险传染渠道,系统性风险呈现跨网络立体式传染特征。

基于2阶段集成的多层网络社区发现算法

社区发现旨在挖掘复杂网络蕴含的社区结构,是复杂网络分析的重要任务之一.然而,现有的社区发现方法大多针对单层网络数据,对现实世界中广泛存在的多层网络数据的研究较少.针对多层网络的社区发现问题,提出了一个基于2阶段集成的社区发现算法,以提高社区发现结果的准确性和可解释性.首先,在各层分别得到基社区划分;其次以各层社区划分结构信息为主并结合其他各层网络得到的基社区划分中最优的社区划分信息进行局部集成;再次,基于信息熵对各层局部社区划分中各个社区的稳定性进行度量,并通过其他层社区划分结果来对各个局部社区划分的准确性进行评价;最后,基于各个社区以及社区划分的重要性进行全局加权集成得到最终的社区划分结果.在人造多层网络和真实多层网络数据上与已有的多层网络社区发现算法进行了比较分析.实验结果表明,提出的算法在多层模块度、标准化互信息等评价指标上优于已有算法.

地方中小法人银行与企业集团风险传染研究——基于天津地区数据的多层网络分析

地方中小法人银行是我国金融体系的重要组成部分,在聚焦普惠金融服务、满足当地各类经济主体金融需求和支持地方经济发展中发挥着重要作用。本文基于多层网络理论搭建包含银行间同业交易网络、企业集团网络、非集团企业网络、股权关系网络在内的金融网络系统,并基于银行及企业主体的资产负债信息,建立了基于信用违约、流动性风险及股权风险的风险传染模型。研究结果表明,天津地区法人银行总体风险抵御能力较强,不易发生破产危机;天津地区企业风险抵御能力较差,且所受损失与风险传染规模、信用违约损失率及流动性冲击呈正相关。本文有助于通过对不同主体制定针对性的政策措施,切实提高地方金融机构及企业集体的风险抵御能力,进而有效防范区域金融系统性风险。

D2D网络中基于SVC视频流缓存的跨层网络编码重传方案

为了降低基站重传视频流的完成时间,针对视频流业务设计了一种D2D网络中基于可伸缩视频编码(Scalable Video Coding, SVC)的视频流缓存跨层网络编码重传方案。该方案首先采用SVC对视频流进行编码以应对终端处理能力的差异性,引入跨层网络编码搜寻最大独立集选取最佳的传输以及编码调度,减少完成时间。其次,针对多协作重传设备间的干扰问题,设计了最佳的资源调度算法,在给定发送设备集的前提下迭代优化设备的发送功率,在不增加完成时间的同时优化系统的吞吐量。仿真结果表明,所提出的方案能够有效地降低完成时延,减少重传次数,增加系统的弹性。

基于多层网络的空铁联运双层加权网络结构特性

针对单层网络无法有效刻画空铁联运系统复杂结构的问题,将节点、连边及边权的异质性同时纳入考虑,提出一种基于多层网络的空铁联运双层加权网络模型。以东航空铁联运网络为例,从无标度特性、小世界特性、中心性和层间相关性4个方面实证分析了其结构特性。研究结果表明:东航空铁联运双层网络及其子网层均具有无标度特性和小世界特性;东航机场网络层的中心性突出,联运网络的中心性分布呈非均衡性;机场层与高铁层之间呈弱相关性,层间关系紧密度有待加强。东航空铁联运网络整体结构与联运功能良好,提高机场与高铁站的匹配度有利于提升空铁联运效率。

利用朴素贝叶斯模型进行多层网络链接预测

针对多层网络链接预测中层间信息融合的问题,提出了一种利用朴素贝叶斯模型的链接预测方法。该方法结合目标层的邻域信息和辅助层相对于目标层的全局信息进行链接预测。在目标层中,根据节点对的邻域信息,利用朴素贝叶斯模型计算其连接概率;在辅助层中,计算节点对在该层有边或无边时在目标层存在链接的概率。在真实数据和合成数据上的实验结果表明:该算法在正相关和负相关的多层网络中都有很好的预测性能。

恐怖组织多层网络模型及其特性

恐怖组织的网络从传统的金字塔结构走向多层网络。分析并构建了相关模型;以ISIS恐怖组织为案例,检验了上述模型。研究表明:恐怖组织网络逐渐走向多层网络,网络之间具有不同的特征,其网络结构具有小世界特性,网络规模增长较快,动力学行为复杂,网络联结是弱关系,却具有较高的聚类系数。

基于多层网络的科学-技术微观知识流动分析框架研究

[目的/意义]知识如何在科学与技术间流动并推动创新是情报学领域的一个热点问题。本研究将从微观层面揭示科学与技术之间的知识流动网络结构特征,为发现新的知识流动传播路径,理解科学与技术之间的联系和挖掘创新突破点提供新思路。[方法/过程]本研究基于专利和论文数据并利用多层网络的方法,构建了科学-技术二维知识流动微观网络分析框架,并以转基因玉米为例开展了实证研究,验证了对科学-技术知识流动结构特征进行细粒度揭示的可行性。[结果/结论]本研究提出的分析框架可以揭示微观视角下的知识流动特征,并能够在转基因玉米实证案例中识别出两类知识流动结构,拓展和丰富了知识流动相关研究。未来,本研究提出的科学-技术二维知识流动研究框架可进一步扩展,通过改变知识主体类型、丰富知识属性因素、扩展知识流动路径得到更广泛的应用。

银行系统多层网络模型及其演化

基于股票收益率间 Pearson 相关性、Spearman相关性和Kendall相关性,构建了银行系统多层网络模型,其中3种相关性分别对应于多层网络中Pearson层、Spearman层和Kendall层.根据2011—2020年期间中国上市银行数据,实证分析了银行系统多层网络结构的演化特征.结果表明:大型国有银行在整个银行系统中表现出更高的活跃度;银行间多层网络的层间度相关性呈现一定的波动性,其中Spearman层和Kendall层的相关性更高;构建的银行多层网络表现出明显的小世界特征;所有的银行节点在多层网络中的每一层中都发挥作用.研究结论揭示了银行收益率波动不同关联性之间的相依结构,对于维护银行系统稳定具有一定的理论参考价值.

城市交通多层网络社团结构探测

海量的城市交通流数据已经可以被广泛获取,发现不同类型交通流空间交互结构间的关系以及交通流与交通网络间的联系对于优化城市交通设计、缓解城市交通拥堵具有重要价值。为此,采用北京市六环以内区域2016年5月9日与5月15日的公交刷卡、出租车轨迹、公交线路数据,借助单层与多层社团检测方法,探索:①不同交通流空间分布模式间的联系;②公交服务与公交乘客之间的供需关系。研究发现:①从公交刷卡与出租车轨迹数据中发现的社团结构具有明显差异,表明2种不同交通流反映城市空间交互的不同作用;②北京市公交线路社团结构与公交出行社团结构相似性较高,但也存在局部的差异,可以反映公共交通供需不平衡模式。研究结论可为城市交通设计优化提供一定的参考。

基于非负矩阵分解的半监督模型用于多层网络聚类

真实世界多层网络具有多维度、高复杂性的特征,使得仅使用网络拓扑信息进行聚类的算法往往不能精准挖掘网络的公共社区结构。为了解决这一问题,本文提出一种基于非负矩阵分解的半监督模型(Semi-supervised Model with Non-negative Matrix Factorization,SeNMF)。首先,该模型设计基于PageRank算法的贪婪搜索方法获取网络的共识先验信息,用以增强每一层网络的拓扑结构,降低网络噪声;然后利用整体非负矩阵分解将所有网络层的低维表示在格拉斯曼流形上融合以获取更优的公共低维表示矩阵;最后利用K-means聚类得到网络的公共社区结构。实验表明,无论是网络层数的增加还是层间噪声的增强,SeNMF模型相较其他算法在多层网络聚类时均具有一定的优越性。

面向新型电力系统的感知层网络技术研究

随着新型电力系统的发展,配电网低压侧测控、分布式新能源快速功率群控等新业务不断涌现。传统以采集为主的感知层通信网需要承载控制业务,对感知层通信的带宽、实时性、可靠性和安全性等方面提出更高要求。针对这种情况,分析新型电力系统下的感知层网络技术方案和安全方案,在变电站、配电房等电力业务集中的站点,统筹建设感知层网络,实现本地宽窄带有线和无线信号覆盖、统一管理、安全接入,避免无线资源抢占和有线网络重复建设。依托物联网总体架构从覆盖、性能、安全三个方面增强本地网络承载新型电力系统分布式新能源的控制能力,提升感知层网络深度与广度,降低电网感知成本。

智能变电站过程层网络配置研究

智能变电站过程层组网通信质量决定了站内继电保护及自动化等二次设备的安全、稳定和可靠运行。目前主流使用虚拟局域网(Virtual Local Area Network,以下称VLAN)与静态组播技术对智能变电站内大量二次设备进行通信子网划分,以提高组网通信质量与安全水平。但是,高度安全的网络结构意味着维护改造更加困难,实际组网配置方案的优劣还受到复杂的现场情况与其他人为因素影响。本文将结合在运智能变电站实际案例,分析讨论VLAN和静态组播两种技术在过程层组网中的应用,为智能变电站过程层网络配置优化方向提供参考。

多层网络视角下地铁网络脆弱性分析

为评估车站失效对地铁网络结构和服务质量的影响以及探究多层地铁网络面对不同攻击策略下的脆弱性,考虑地铁网络中不同线路的特征差异、不同线路和换乘通道之间的异质性,选择列车区间运行时间、列车到站停车时间、乘客换乘步行时间和乘客候车等待时间作为时间边权的计算依据,从多层网络视角构建多层有向时间加权的地铁网络模型;提出层间车站和层内车站的2次负载分配机制和兼顾网络结构和功能的脆弱性综合评估指标;根据车站重要度,分别采用依次攻击单个车站和同时攻击多个车站的攻击策略来分析多层地铁网络的脆弱性,并以2021年西安市地铁网络为例进行实例分析。研究结果表明:与单层地铁网络模型相比,考虑换乘车站之间的换乘通道、不同换乘车站异质性的多层有向时间加权地铁网络模型更符合实际;在依次攻击单个车站的策略中,车站的容量调节参数a和b的最优值分别为0.3和0.8;与依次攻击单个车站的策略相比,同时攻击多个车站导致网络的脆弱性更差。

多层网络模型同步控制

现实中网络密切联系,相互影响。单个网络建模的方法很难确定多层网络间的相互关系。多层网络模型控制的研究可以很好解决这一问题。本文根据多层网络模型同步控制的研究现状,介绍常见多层网络模型同步控制的最新理论成果,包括不同网络拓扑结构的研究方法,多层网络同步能力与拓扑结构的关系,多层网络同步的控制策略等。此外,考虑了网络控制参数,拓扑指标、层数对网络模型同步能力的影响。最后给出了当前研究的不足之处以及未来需要解决的悬而未决的问题。