基于重要性贡献矩阵的城市轨道交通关键站点识别

城市轨道交通网络少数关键站点发生故障可能导致整个网络性能下降甚至瘫痪。现有基于节点重要性贡献矩阵识别网络关键节点的方法忽略了网络功能特性的解析,无法准确识别运营过程中城市轨道交通网络关键站点。通过改进传统节点重要性贡献矩阵,在节点效率的评估中考虑客流运输,在节点重要度贡献矩阵中考虑多阶邻接节点的贡献及网络交通特性,提出站点重要性的量化指标。利用该方法识别上海市地铁网络关键站点,通过模拟对关键站点的攻击以及与传统识别方法的比较,对所提出的关键站点改进识别方法进行验证。研究结果表明:相比于传统节点重要性贡献矩阵,基于改进节点重要性贡献矩阵识别出的关键站点失效后,对城市轨道交通网络效率及网络效率可达性的影响更大;单个站点失效后对网络效率造成的损失最高可达8%,对网络效率可达性造成的损失最高可达10%。同时还发现,基于改进方法识别出的关键站点不一定是分布在网络中心区域的换乘站,客流量大且周边线路稀疏的非换乘站点也同样重要;当占网络站点总数5%的关键站点失效后,对网络效率造成的损失可达70%,对网络效率可达性造成的损失可达67%,因此关键站点的识别与保护将有助于最大程度地降低系统损失和保障交通系统安全稳定运行。

基于贡献矩阵的物流配送网络节点重要性评估方法

为了准确识别出物流配送网络中的关键节点,文中提出了基于贡献矩阵的加权网络节点重要度评估的新方法。该方法通过考虑节点的静态结构特征和动态流维度重要性,构建了一个二维重要性指标。据此,利用邻居节点的重要性贡献值表征节点的局部重要性,效率值表征节点的全局重要性,从而确定了最终的重要性评价指标。最后,对某快递企业的物流配送网络进行实证分析,结果验证了文中方法和指标的有效性。

超网络视角下的科研合作网络节点重要性评估

本文从超网络的视角,研究了科研合作中的作者重要性问题。首先,通过综合作者的发文量、期刊的影响因子、论文的时间因子、被引频次以及作者的署名顺序等影响因素,设计了反映作者自身科研价值的指标V,以此表征作者的局部重要性。然后,构造了任意长度的平均路径数矩阵,并根据节点间的距离、平均路径数等影响因素,构建出三个重要性贡献比例矩阵,以此反映全网节点间的相互影响程度,进而得到重要性贡献值F,它可表征作者的全局重要性。最后,综合作者自身的价值V和从其他作者获得的贡献值F,提出了最终的重要度指标。对图书情报领域的81位作者和855篇论文构建超网络,进行实证分析。结果表明,本文指标能有效地识别出领域内的核心作者。将评价结果分别与传统指标和单一指标进行对比,进一步验证了方法的有效性。