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基于图熵的社会网络演化分析
被引量:
2
1
作者
郭瑞
钟宁
李文斌
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009年第3期360-365,共6页
通过图熵测度来描述在网络演化过程中网络的有序性,并在安然数据集上得出全局属性和局部属性在网络演化中有序性的不同趋势,这体现社会网络的一个主要特征,即多尺度上的不一致性.然后通过熵参与度来识别网络中的重要结点.最后,从理论上...
通过图熵测度来描述在网络演化过程中网络的有序性,并在安然数据集上得出全局属性和局部属性在网络演化中有序性的不同趋势,这体现社会网络的一个主要特征,即多尺度上的不一致性.然后通过熵参与度来识别网络中的重要结点.最后,从理论上解释全局属性和局部属性在有序性上网络演化呈现不同趋势的原因.
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关键词
社会网络
邮件网络
图
熵
熵参与度
结点识别
原文传递
题名
基于图熵的社会网络演化分析
被引量:
2
1
作者
郭瑞
钟宁
李文斌
机构
北京工业大学国际WIC研究院
Department of Biological Information
石家庄经济学院信息工程学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009年第3期360-365,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.60673015)
文摘
通过图熵测度来描述在网络演化过程中网络的有序性,并在安然数据集上得出全局属性和局部属性在网络演化中有序性的不同趋势,这体现社会网络的一个主要特征,即多尺度上的不一致性.然后通过熵参与度来识别网络中的重要结点.最后,从理论上解释全局属性和局部属性在有序性上网络演化呈现不同趋势的原因.
关键词
社会网络
邮件网络
图
熵
熵参与度
结点识别
Keywords
Social Network, Email Network, Graph Entropy, Entropy Participation Ratio, NodeRecognition
分类号
TP393.01 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图熵的社会网络演化分析
郭瑞
钟宁
李文斌
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2009
2
原文传递
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参考文献
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