产业结构网络中集聚系数的经济学含义研究

投入产出数据能很好描述一个国家或地区经济系统中各产品部门之间的技术经济关系,而且数据都是以矩阵形式给出,可直接或经过处理后作为复杂网络的邻接矩阵,从而形成一类有向加权网络。根据投入产出表的直接消耗系数矩阵构建了产业结构网络模型,选取集聚系数研究产品部门之间技术经济关系的紧密程度,并通过与其它网络指标和投入产出指标进行比较,明确了它们所表达的经济学含义。

具有高集聚系数的能量均衡加权网络模型

针对现实中许多网络具有大聚类的特点和无线传感器网络具有节点能量有限的问题,提出一种具有高集聚系数的能量均衡的加权无标度网络模型。该模型建立了节点能量与点权之间的关系,在模型演化机制中,新边的建立以概率p进行权重优先连接,以概率1-p在旧节点中进行三角连接。择优概率中能量因子的引入均衡了网络能耗;三角连接增大了网络集聚系数。理论推出网络节点度和点权的幂律分布规律,仿真分析表明,所提出模型具有较高的集聚系数、好的容错性及均衡的网络能耗,最终实验验证了模型的能耗均衡性。

区域创新网络集聚系数测度及其效应分析

根据复杂网络理论,提出区域创新网络集聚程度的测度方法,并进一步探析中国区域创新网络集聚效应。研究主要结论有:各区域创新网络集聚系数存在较大差距;创新网络集聚对创新能力有显著正向影响;创新网络集聚在科技环境对创新能力的作用过程中具有中介效应。

基于边权重和集聚系数的航线重要性评估方法

针对中国航空运输网络的空域拥挤和航班延误问题,基于复杂网络理论对航空运输网络加权分析。通过节点度值对网络中的边赋予权值,分析加权方式对于衡量重要程度的准确性和可用性,同时考虑两节点对边的支撑作用,提出一种基于边权重和集聚系数的航线重要性评估方法。采取不同的攻击方式,验证该方法的有效性,结果表明该方法能准确地判断航线的重要程度,为突发情况下的流量调配提供了新的策略和支持。

相振子网络中集聚系数和度分布对复杂度的影响

分析了复杂网络的集聚系数和度分布的异质性这两个重要的描述复杂网络结构特点的特征量对复杂度的影响。研究发现,增大集聚系数能增大复杂度的最大值以及增大复杂度钟形曲线的宽度,而增大度分布的异质性不能增大复杂度的最大值却可以明显增大复杂度在上升段和下降段的取值。对于小世界网络集聚系数对复杂度的影响更明显,而对于无标度网络,度分布的异质性更能显著的改变复杂度的取值。进一步加深了人们对描述网络部分同步状态的复杂度的认识,为设计合理的网络结构提供了理论基础。

用户集聚系数对协同过滤算法的影响研究

本文研究了用户-产品二部分网络中用户集聚系数对协同过滤算法的影响。用户集聚系数是度量目标用户的所有邻居用户的特点或者兴趣爱好相同程度的一个统计量,文章将其引入协同过滤算法的相似性计算中,并提出一种改进的算法。数值模拟显示,引入用户集聚系数统计属性的改进算法相比于CF准确性可以提高12.0%,当推荐列表的长度为50时推荐列表多样性可以达到0.649,相比于经典的CF算法提高18.2%。该工作表明用户集聚系数对推荐算法具有非常大的影响,体现了个性化推荐以用户兴趣的度量为核心的基本思想。

基于集聚系数的工作流切片与多云优化调度

已有的工作流云调度研究,通常将任务和云资源一一对应,难以解决由于频繁的数据通信而带来的完工时间上升、成本增加以及可能的故障风险等问题。因此,为减轻任务间数据通信对完工时间和成本的影响,提出了一种基于集聚系数的工作流切片与多云优化调度解决方案。通过聚类算法对工作流进行初步切片,引入集聚系数来判断和优化切片效果,并在寻找调度方案的过程中根据云实例的实际情况动态地调整切片结果。实验结果表明,所提方案能够有效地减少工作流中因大量数据通信而带来的高昂成本和完工时间。

基于集聚系数的链接社区发现方法

提出一种基于节点集聚系数的链接社区发现方法LCDCC(link communities detection on clustering coefficient),该方法假设社区是网络中的稠密子图,利用网路节点的集聚系数及重叠度发现链接社区.LCDCC可更直观地识别重叠社区;与基于相似度矩阵的聚类方法、统计推理等方法相比,LCDCC可精确地在网络规模的线性时间内发现高浓度链接社区,同时可识别多种角色的节点,如重叠点、桥节点、叶子点等.在人工网络和真实网络上的实验表明,LCDCC可以快速有效的发现有意义的重叠社区结构.

基于集聚系数的链路预测算法

复杂网络中的链路预测是指基于已知的网络结构信息来预测网络中尚未链接的两个节点间产生连边的可能性。现有算法主要是基于局部信息的相似性算法,即针对共同邻居的数量、共同邻居的度值以及共同邻居之间的相互链接程度进行研究,应用范围有限。为此,针对一个节点的邻接点之间相互链接的程度,本文提出一种基于集聚系数的新算法。本文利用该算法对多种现实网络以及pajek生成的模拟网络进行了实验,实验结果表明,该算法适用范围广,链路预测准确率高。

复杂网络中集聚系数对链路预测算法的影响

作为复杂网络领域的研究热点之一,链路预测不仅能加深对网络结构和功能的理解,而且能对实验提供有效的指导。当前的研究主要集中于链路预测算法本身,但对于网络结构如何影响链路预测算法的机制尚不清楚。为此,本文将在网络结构影响链路预测算法准确性方面进行探索。针对真实复杂网络和模拟复杂网络,我们研究在网络的节点集聚系数和边集聚系数变换过程中,链路预测算法的准确性变化规律。

基于度与集聚系数的网络节点重要性度量方法研究

网络中节点重要性度量对于研究网络的鲁棒性具有十分重要的意义.研究者们普遍运用度或集聚系数来度量节点的重要程度,然而度指标只考虑节点自身邻居个数而忽略了其邻居之间的信息,集聚系数只考虑节点邻居之间的紧密程度而忽略了其邻居的规模.本文综合考虑节点的邻居个数,以及其邻居之间的连接紧密程度,提出了一种基于邻居信息与集聚系数的节点重要性评价方法.对美国航空网络和美国西部电力网进行的选择性攻击实验表明,采用该方法的效果较k-shell指标可以分别提高24%和112%.本文的节点重要性度量方法只需要考虑网络局部信息,因此非常适合于对大规模网络的节点重要性进行有效分析.

基于加权复杂网络的我国区域创新系统集聚特征研究

借鉴复杂网络理论,参考加权集聚系数,从资金、技术和知识3个维度分析我国区域创新系统的集聚特征。研究发现,我国区域创新系统的集聚模式体现出多元化特征,不同创新要素的集聚模式不同;区域创新系统集聚程度的空间差异明显,表现为空间正相关且以低低正相关为主,从局部特征看,极化现象与外溢现象并存。

产业集聚度测定指标的评价与改进

本文根据产业集聚经济学内涵和统计指标科学性标准对产业集聚测量指标进行比较,提出计算集聚系数的方法与思路,以改进、完善现有产业集聚程度测定指标。

规则波作用下收缩波道波浪集聚行为的数值研究

建立规则波作用下收缩波道波浪集聚行为的三维水动力数学模型，与室内试验数据进行有效验证。利用验证后的模型对不同波浪参数、不同几何尺寸收缩波道的波浪集聚行为进行计算分析，结果发现：随着收缩角的增加，波高集聚系数先增后减，在60°达到最大；随着收缩波道长度的增加，波高集聚系数增加；随着收缩口门宽度和入射波高的增加，波高集聚系数均相应减小。基于量纲分析方法和最小二乘法，拟合并验证由收缩波道相对长度，相对入射波高和收缩角弧度表示的波高集聚系数公式。

基于改进的局部结构熵复杂网络重要节点挖掘

识别复杂网络中的关键节点对优化网络结构以及信息的有效传播起着至关重要的作用。局部结构熵(LE)利用局部网络对整个网络的影响代替节点对整个网络的影响以识别重要节点,然而LE未考虑高聚集性网络和节点与邻居节点形成环的情况,存在一定的局限性。针对以上不足,首先,提出了改进LE的节点重要性评价方法PLE(Penalized Local structural Entropy),即在LE的基础上引入集聚系数(CC)作为惩罚项,从而适当惩罚网络中的高聚集性节点;其次,由于PLE的惩罚项对三元闭包结构上的节点惩罚力度过大,又提出了PLE的改进方法PLEA(Penalized Local structural Entropy Advancement),即在惩罚项前引入一个控制系数,以控制惩罚力度。对5个不同规模的真实网络进行选择性攻击实验,实验结果表明,在美国西部各州电网和美国航空网两个网络中,与LE方法相比,PLEA的识别准确率分别提升了26.3%和3.2%;与K-Shell(KS)方法相比,PLEA的识别准确率分别提升了380%和5.43%;与DCL(Degree and Clustering coefficient and Location)方法相比,PLEA的识别准确率分别提升了14.4%和24%。同时,PLEA识别的重要节点对网络造成的破坏更大,验证了引入CC作为惩罚项的合理性,以及PLEA的有效性和优越性。PLEA综合考虑了节点的邻居个数和节点的局部网络结构,计算简单,对于刻画大规模网络的可靠性与抗毁性具有十分重要的意义。

二分网络研究

对二分网络的研究现状进行综述。将二分网络的研究方法归纳为两种思路:把二分网络投影到单顶点网络进行分析和直接基于原始二分网络进行分析。对二分网络已有的实证研究作一个简单的介绍,包括科学家合作网、听众与歌曲网络、演员合作网等经典二分网络。简单描述了二分网络的统计性质,介绍二分网络社团结构的定义,并对几种基于原始二分网络的聚类方法进行了说明。从动态模型和静态模型两方面来介绍二分网络的演化模型。最后对二分网络的研究现状进行小结并对未来发展做出展望。

基于小世界现象的无线传感器网络拓扑优化

拓扑优化对提高无线传感器网络的性能具有重要意义,算法RLOC(Removing superfluous Linksto Optimize the Cluster)利用小世界现象对基于节点随机分布的无线传感器网络进行拓扑结构优化.RLOC算法基于对边的介数和集聚系数的分析,有选择性地删除一些多余的边.仿真表明此算法能够在保持整个网络连通的前提高下使网络拓扑结构简化,并显示出明显的簇结构,而整个网络平均跳数的变化不大.

高技术企业联盟知识扩散研究——基于小世界网络的视角

知识通过网络可以加快扩散.作者基于NW小世界网络视角,构建高技术企业联盟知识扩散模型,揭示联盟的知识扩散特性,并运用MATLAB软件进行模拟仿真.研究发现,减小网络的特征路径长度、增大网络的集聚系数和提高成员间的知识交流频率是促进高技术企业联盟知识扩散、提高创新效率、加快知识创新的有效途径.

基于小世界网络的供应链中断风险传导过程研究

文章研究了供应链中断风险传导的生命周期过程,阐述小世界网络研究方法,并分析了供应链中断风险传导过程的小世界网络特性;在此基础上通过网络特征路径长度、集聚系数、顶点度和知识交流频率等统计参量对供应链中断风险传导进行分析,得出在供应链中断风险传导的不同阶段对小世界网络的统计参量要求是不同的结论,并运用MATLAB软件进行了数值模拟和分析,验证了统计参量分析的正确性,最后给出了一些有价值的建议。

以制造商为核心的复杂供应链网络多级局域世界演化模型

为揭示以制造商为核心的供应链网络演化规律,以BA模型和多级局域世界理论为基础,结合现实网络中节点生成与退出机制,提出了一种五级局域世界网络模型。首先,研究了以制造商为核心的供应链网络的内在特性和演化机制;其次,分析了网络的拓扑结构和演化规则,建立了仿真模型;最后,仿真分析了不同时间步以及不同临界条件下节点数量、集聚系数、度分布等网络特性参数的变化,推导出网络的演化规律。仿真结果表明:以制造商为核心的供应链网络具有无标度、高集聚性;随着时间的推进以及节点增长速度的增加,网络整体的度分布趋近于指数为3的幂律分布;网络内各级局域世界的度分布不同,二级供应商、零售商的度服从幂律分布,一级供应商和分销商的度服从指数分布,制造商的度大致服从泊松分布。