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基于网络社区划分的链路预测算法改进与研究
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作者 李明东 辛政华 +3 位作者 姜飞 崔琳 张守震 张海宁 《兰州文理学院学报(自然科学版)》 2022年第4期71-74,共4页
为了解决经典算法预测中命中率不稳定、效率低等问题,提出基于网络社区划分的链路预测算法.首先,对网络社区的链路进行划分,优化预测算法,分析网络化分的具体形式,得出网络社区划分的方法步骤.其次,为了分析网络社区的特征对链路预测算... 为了解决经典算法预测中命中率不稳定、效率低等问题,提出基于网络社区划分的链路预测算法.首先,对网络社区的链路进行划分,优化预测算法,分析网络化分的具体形式,得出网络社区划分的方法步骤.其次,为了分析网络社区的特征对链路预测算法的影响,对社区相关性特性进行预测挖掘,并通过规则推理构建预测模型.最后,进行了基于网络社区划分的链路预测算法实验,验证算法的实际效果. 展开更多
关键词 网络社区划分 链路预测算法 社区相关性 规则推理
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网络结构对链路预测算法的影响研究——基于元分析视角 被引量:1
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作者 吴胜男 蒲虹君 +2 位作者 田若楠 梁雯琪 于琦 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第11期102-113,共12页
【目的】在不同结构的网络中,各链路预测算法的预测效果存在不同程度的差异,通过对多项研究的数据进行统计分析,可以系统挖掘网络结构特征中影响链路预测结果的主要参数。【方法】选取国内外关于链路预测的相关实证研究,最终纳入5篇文献... 【目的】在不同结构的网络中,各链路预测算法的预测效果存在不同程度的差异,通过对多项研究的数据进行统计分析,可以系统挖掘网络结构特征中影响链路预测结果的主要参数。【方法】选取国内外关于链路预测的相关实证研究,最终纳入5篇文献、22个网络、26种算法和278项研究,利用三水平元分析和贝叶斯网络元分析方法探讨网络结构中影响链路预测结果的主要因素及其对各算法预测结果的影响。【结果】纳入研究的算法总体预测的效应量MD=1.1832(95%CI:(1.0005,1.3659)),网络密度、平均度和聚集系数是影响各算法预测效果的主要因素(Pval<0.05)。亚组分析结果表明:Katz、LHN-II、MFI、LRW、SRW等基于全局信息和准局部信息的链路预测算法在稀疏网络性能更佳,SUCRA值均大于0.5,在稠密网络中网络密度、网络平均度和聚集系数对各类算法的影响差异较大。【局限】仅从统计学的角度进行分析,并未纳入大规模的文献数据进行进一步的实证分析,结果还较为粗糙。【结论】本研究将元分析的概念引入复杂网络领域中,丰富了对网络结构与链路预测算法关系探讨的方法与视角,为未来网络结构对链路预测算法影响的相关研究提供新的思路。 展开更多
关键词 链路预测算法 预测性能 网络结构 三水平元分析 贝叶斯网络元分析
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Air Route Network Generation Based on Traffic Assignment 被引量:2
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作者 WANG Shijin LIN Jingjing HAN Yunxuan 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2020年第2期223-231,共9页
Air route network is the carrier of air traffic flow,and traffic assignment is a method to verify the rationality of air route network structure.Therefore,air route network generation based on traffic assignment has b... Air route network is the carrier of air traffic flow,and traffic assignment is a method to verify the rationality of air route network structure.Therefore,air route network generation based on traffic assignment has been becoming the research focus of airspace programming technology.Based on link prediction technology and optimization theory,a bi-level programming model is established in the paper.The model includes an upper level of air route network generation model and a lower level of traffic assignment model.The air route network structure generation incorporates network topology generation algorithm based on link prediction technology and optimal path search algorithm based on preference,and the traffic assignment adopts NSGA-Ⅲalgorithm.Based on the Python platform NetworkX complex network analysis library,a network of 57 airports,383 nodes,and 635 segments within China Airspace Beijing and Shanghai Flight Information Regions and 187975 sorties of traffic are used to simulate the bilevel model.Compared with the existing air route network,the proposed air route network can decrease the cost by 50.624%,lower the flight conflict coefficient by 33.564%,and reduce dynamic non-linear coefficient by 7.830%. 展开更多
关键词 air route network link prediction traffic assignment bi-level programming NSGA-Ⅲ algorithm
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