基于社团多特征融合嵌入表示的时序链路预测方法

时序动态网络在静态网络基础上综合了时间属性的概念,包含了网络结构的复杂性、动态性等内涵,是研究复杂网络链路预测问题的较优思维对象,因在现实世界中具有较高应用价值而备受关注。目前大部分传统方法研究对象仍局限于静态网络,存在对网络时域演化信息利用不充分、时间复杂度较高等问题。结合社会学理论,提出一种基于社团多特征融合嵌入表示的时序链路预测方法,该方法的核心思想是通过分析网络动态演化特性,在社团范围内学习节点的嵌入表示向量,融合多特征以衡量节点间连边的生成概率。利用网络集体影响力的方法对节点和连边的权值进行计算,基于集体影响的连边权值进行社团划分,将网络划分为若干个社团子图,得到基于集体影响的相似性指标。在社团范围内,利用有偏的随机游走,结合梯度优化的Skip-gram方法获取所有节点的嵌入表示向量,得到基于社团范围游走的相似性指标。融合节点的集体影响、社团范围节点的多个中心性特征和学习到的节点表示向量,得到多特征融合的相似性指标,3种新指标都可以用于衡量节点之间形成连边的概率。对比基于移动平均、嵌入表示、图神经网络等经典时序链路预测方法,在6个真实数据集上的实验结果表明,所提基于社团多特征融合的方法在AUC评价标准下取得更优的预测性能。

我国高校学生社团类型、特征与功能

作为校园文化特有构成因素的高校学生社团,以其在学生成长过程中的积极作用而越来越受到广泛关注。认真研究高校学生社团类型、特征和功能,对做好社团的引导和管理工作具有重要的作用。

基于复杂网络的A股农业板块社团结构特征分析

为了更准确认识股市板块特征,明确板块内部股票价格波动的相互影响,文章运用复杂网络模型利用Walktrap community算法将我国A股农业板块成功分组,并以创业板为时间窗口进一步确定板块的社团结构特征。通过对各板块内部及之间的相关系数比较,得出内部关系最紧密的社团,并发现了对板块影响最大的社团信息。总体上看,文章发现了不同时期农业板块大量的社团结构信息,为投资者发现行业特征建立投资组合提供数据支持,且丰富了复杂网络的实际应用。

云计算在电信通信网络关系中的应用分析

计算机技术和通信网络的飞速发展,进而衍生出云计算的相关概念,并随着时间的推移,在各行各业得到广泛应用,其中,最为典型的是在电信通信网络关系中的应用,该文主要就云计算的基本观念对云计算的现状和特点进行了简明扼要的阐述,并根据相关数据简单分析了该技术在好友推荐、客户价值评定和社团特征中的关系中的实际应用分析情况。

深圳市社会团体发展分析报告

本报告对深圳市社会团体的基本情况、内部管理、社团活动和财务管理进行了全面的统计分析,总结了深圳市社团发展的基本特征,以及社团内部管理和社团活动等方面取得的成绩与经验、存在的问题与对策建议。本报告的原始数据来源于2007年深圳市社团年检资料。