网络游戏障碍人群大脑功能网络rich club结构的改变

网络游戏障碍(internet gaming disorder,IGD)极大的影响了青少年的学习与生活.IGD于2013年被纳入《精神障碍诊断与统计手册》第5版(DSM-5),但其神经机制还不清楚.本研究通过静息态功能磁共振成像研究30例IGD被试以及年龄、性别与之匹配的30例健康对照,分析他们大脑功能网络的rich club结构的差异.结果表明,IGD组和对照组均存在rich club结构,rich club脑区主要包含默认模式、执行控制、突显、感觉运动、听觉与视觉网络中的脑区;同时IGD组的rich club连接增加;此外,IGD组的右侧眶部额下回的度显著高于健康对照组.这些发现表明了IGD人群大脑功能网络的rich club结构发生了改变.

一种遵循RichClub现象的网络拓扑模型

基于现有的AS网络拓扑生成模型,本文提出了一个遵循 Rich Club现象的新网络拓扑模型。该模型不仅保正反映AS网络的基本性质,还能满足AS网络所有的特性Rich Club现象。仿真结果表明,本文的模型和算法是有效的。

动态脑功能网络Rich-club时空观测方法

基于fMRI-BOLD信号的脑功能网络重要脑区时变特征辨识问题,提出了一种动态脑网络Rich-club时空观测模型的构建方法。该方法通过将样本所有时间采样点的Rich-club集合相似性进行聚类,从而将脑功能网络的空间与时间融合在一起,并构建脑网络中动态Rich-club重要性评价模型,定量地描述脑网络中Rich-club集合在时间以及空间两个维度的综合重要程度,从而为脑功能网络重要脑区的动态特征观测提供了一种有效的方法,也为分析健康人与自闭症患者之间的脑区重要性差异提供了依据。

青少年吸烟成瘾者脑结构网络的Rich⁃Club研究

目的通过扩散张量成像(DTI)探讨青少年吸烟者脑结构网络变化与认知功能的关系。方法分别对29例青少年吸烟者和30名性别年龄相匹配的健康对照者采集DTI数据,使用确定性纤维追踪分配(FACT)方法建立结构网络。分析全局属性(E_(glob))、局部属性(E_(loc))、Rich⁃club与青少年吸烟者临床信息之间的相关性。结果两组均具有小世界属性(σ),吸烟组特征路径长度(L_(p)=5.9922±0.3322)和聚类系数(C_(p)=0.2608±0.0214)减少,全局效率(E_(glob)=0.1674±0.0093)和局部效率(E_(loc)=0.2813±0.0137)增强。吸烟组在右侧眶内额上回、右侧直回、右侧前扣带回、右侧距状裂周围皮层、左侧中央后回的节点效率(N_(e))增加(P<0.01,FDR校正)。同时,吸烟组富人连接强度明显增强(P<0.001)。吸烟组局部效率与日吸烟数量(CPD)呈正相关(r=0.3901,P=0.0364)。结论青少年吸烟者结构网络异常改变,可能为其认知功能损伤及评估提供影像依据。

脑结构网络的非rich-club连接协同性与卒中后抑郁发生的关联性研究

目的探究卒中事件后(康复早期)脑结构网络的变化与卒中后抑郁(PSD)发病的关联。方法前瞻性收集江苏大学附属宜兴医院2020年3月至2021年5月收治的急性脑梗死拟出院患者87例,同期收集与之匹配的健康对照者34名。对所有受试者进行系统磁共振成像扫描和量表评估,并实施2年的纵向随访。依据随访时是否发生抑郁将患者纳入PSD组和卒中后非抑郁(PSND)组。基于图论分析方法对脑结构网络的拓扑特征进行分析,采用方差分析探究脑结构网络属性的组间差异。以Logistic回归模型分析差异性脑网络属性对PSD的预测效能。以线性回归分析非rich-club区域的协同性与rich-club连接变化的关系。结果PSD组的rich-club连接和非rich-club区域协同性显著低于PSND组(rich-club连接,P<0.01;支线连接/外围连接协同性,P<0.001)。回归模型显示非rich-club区域协同性对PSD的发生具有良好的预测效能(OR=1.195,95%CI 1.073~1.471,P<0.001)。线性回归分析结果进一步显示非rich-club区域协同性与Δrich-club连接具有显著相关性(r=-0.691,P<0.001)。结论卒中康复早期良好的非rich-club区域的协同性可促进rich-club连接修复、抑制PSD发病。

阅读促进农村居民精神生活富有——以浙江省平湖市农民读书会为例

农村地区作为我国经济发展的重要区域,农民的精神生活状况关系到国家整体文明进步。文章基于积极心理学的视角,从阅读文化、阅读行为等因素与农村居民精神生活的相关研究出发,对浙江省平湖市农村居民的阅读情况进行深入研究。通过研究发现参加农民读书会确实改善了农民的精神生活水平,显著提高了精神富有程度。文章同时提出了加强和完善农民读书会建设的建议。

好莱坞电影中的华裔女性形象解读——以《喜福会》和《摘金奇缘》为例

改编自华裔作家关凯文同名小说的好莱坞影片《摘金奇缘》的热映让25年前的影片《喜福会》重回大众视野。《喜福会》塑造出了“套话中的华裔女性形象”和“苦难落后的中国形象”,符合西方集体无意识中积累的中国图像。《摘金奇缘》则通过展示亚裔的群像来呈现亚裔群体的客观样貌,刻画了独立自信的华裔新女性形象,打破了好莱坞电影中亚裔族群的刻板印象。华裔作家和导演从各自的经验和角度,以各自不同的风格,在主流大众媒体中重新刻画华裔形象、展现华裔历史、演绎华裔文化。

基于社区与结构熵的异质网络影响力最大化

影响力最大化的目的是在网络中发现能够触发最大数量的剩余节点参与到信息传播过程的一小群节点.目前异质信息网络中影响力最大化的研究通常从网络中抽取同质子图、或基于节点局部结构的元路径进行节点影响力的评估,没有考虑节点的全局特征和网络中高影响力节点间的集群现象给种子集合最终扩散范围造成的影响损失.文中提出了一种基于社区与结构熵的异质信息网络影响力最大化算法,该算法能够有效地从局部和全局两个方面度量节点的影响.首先,通过构建元结构保留节点在网络中的局部结构信息和异质信息度量节点的局部影响;其次,利用节点所属社区在整个网络中的权重占比对节点的全局影响进行度量;最后,综合求出节点的最终影响并选出种子集合.在真实数据集上进行的大量实验结果表明所提算法有较好的有效性和效率.

网络拓扑模型述评

网络拓扑模型广泛地应用于网络研究中。简单概述了网络拓扑模型的相关度量及常见的网络拓扑模型,重点综述了从真实网络中总结的幂法则及相应的模型,并描述了最近发现的RichClub现象及其模型。最后剖析了该领域当前存在的问题,展望了今后的发展方向。

Internet网络的关联性研究

网络的关联性在Internet网络拓扑的研究中具有重要作用.目前的研究分别集中于聚集特性、mixing特性和rich-club现象.深入研究了这3种网络关联特征:在指出刻画网络聚集特性的两个衡量参数——平均聚集系数与聚集系数可能存在不一致性的同时,发现AS(autonomoussystem)网络的局部聚集系数和节点度高度相关;揭示并验证了PFP(positive-feedbackpreference)模型中rich-club现象的内在形成机制.在此基础上,对这些网络关联特征之间的关联关系进行了研究.

中国高校电子邮件网络实证研究

为了挖掘社会网络中人与人之间的交流方式,利用日志数据分析国内某高校电子邮件网络的特性。提取了两种网络:非交互网络和交互网络。结果发现两种网络均有很强的度和强度相关性,但是同配异配性质并不明显。此外,发现高强度节点之间存在富人俱乐部现象,而大度节点之间不存在此现象。最后利用加权适应度算法划分了加权网络的社团结构,发现社团规模累积分布满足幂律分布。结论为进一步建模仿真提供了实证基础。

基于复杂网络的上海证券交易所富人俱乐部特性研究

利用2009年在上海证券交易所股票数据建立股票之间的关联网络,分析表明该网络属于典型的稀疏型无标度网络,网络中存在较多的连接甚为紧密的Hub节点,它们影响着网络的传播动力学行为.然后采用分段线性拟合的方式找到了上海证券交易所的富人俱乐部,分析了Hub点集以及富人俱乐部对整体股市的影响,并且发现采用网络的观点可以诊断出股市中的故障性现象.最后以5月12日为例,基于股市中的富人俱乐部特性对股市的异常性现象进行诊断,进一步实证了Hub点集以及超大型股票在股市中的风向标作用,其健康状况对股市的总体行为存在较大的影响.

Internet AS级拓扑社团特征及其演化分析

以CAIDA组织提供的海量的Internet AS级拓扑数据作为样本数据,分析了样本的覆盖问题和采样偏见问题,并对数据进行了修正.在此基础上,对2001年到2007年之间的Internet AS级拓扑数据进行了社团划分,并计算了模块度、社团规模等与社团演化相关的特征量,发现Internet AS级拓扑数据的社团特征越来越明显;同时,根据社团相关特征量分析了AS域内节点的动态行为特征.最后,根据分析结果研究了导致社团特征演化的成因.

Internet自治系统级拓扑复杂网络特征分析与验证

为深入理解和认清Internet复杂巨系统的不变特征和动态规律,分析研究Internet自治系统级拓扑的复杂网络特征,给出幂律分布和无标度条件的数学描述以及寻找两者之间的关系,分析小世界网络的两个重要特征,即较短平均路径长度和较大聚集系数,讨论匹配性问题和富人俱乐部现象,基于上述理论结果和BGP经验数据计算自治系统级拓扑的最大节点度、平均节点度、聚集系数和最大团数,发现自治系统级拓扑具有幂律分布、异配性以及富人俱乐部现象等复杂网络特征,得到幂指数、匹配系数以及富人俱乐部系数等重要特征参数。

社交网络中对立影响最大化算法

已有社交网络影响力传播的研究工作主要关注单源信息传播情形,较少考虑对立的传播形式。针对对立影响最大化问题,扩展热量传播模型为多源热量传播模型,并提出一种预选式贪心近似(PSGA)算法。为验证算法有效性,选取7种具有代表性的种子挖掘方法,以对立影响最大化传播收益、算法运行时间及种子的富集程度为评价指标,在不同种类社会网络数据集上开展实验。结果表明,PSGA算法所选的种子传播能力更强,且密集程度低、表现稳定,在传播初期占据优势,可以认为PSGA算法能够解决对立影响最大化问题。

法国“特别富人税”对法国足球的影响

2013年底,法国国民议会批准了对年薪超过100万欧元的个人征收高税率的"特别富人税",实际税率近75%。法国职业足球俱乐部纷纷表示抗议,称这项富有争议的税收政策将导致法国职业足球联赛人才流失、竞争力下降。解读奥朗德政府的"特别富人税",分析该政策对法国足球联赛的影响。

Internet AS层幂率拓扑建模研究

由于真实网络中"富人俱乐部(Rich-Club)"现象的存在,网络中的核心层节点之间的连接度远远高于其它层的节点连接度,且核心层的度分布近似随机分布。文中分析和考察了AS层Internet网络常见的幂率模型,这些模型都能抓住Internet网络幂率分布的特征,但在Rich-Club现象方面存在不足。因此,在BBV模型的基础上提出了改进的幂率拓扑生成算法RBBV。RBBV模型考虑AS层Internet网络Rich-Club现象,并能够恰当地反映网络QoS属性要求。最后,用连续介质理论对RBBV模型进行理论分析,结果表明该模型的点强度和度分布都符合复杂网络的幂率特征。

基于图论的复杂脑网络分析在精神疾病中的研究进展

近年来基于图论的复杂脑网络分析,为精神疾病从全脑分析的角度提供了新的视角。根据其网络属性的改变获得相关疾病的潜在神经机制和可能的生物学标记。介绍复杂脑网络基本概念,并对精神疾病的研究结果进行综述。

基于节点覆盖范围的影响力最大化算法

为解决传统影响力最大化算法时间复杂度高,选出节点过于集中,导致富人俱乐部现象(rich-club)的问题,提出一种基于节点覆盖范围的影响力最大化算法,将节点覆盖范围作为节点选取的中心性评价指标,有效避免选取种子节点时节点过于集中。为进一步减少运行时间,对该算法进行CELF优化。在各种规模网络上的实验结果表明,该算法能够有效选取最具影响力的节点。

阿尔茨海默病疾病谱系脑网络中富人俱乐部组织的研究进展

富人俱乐部(rich club)组织属性是图论脑网络的一个重要属性,在阿尔茨海默病(AD)疾病谱的研究中发挥了重要的作用。研究rich club节点及其连接强度的改变有助于揭示AD疾病谱的发病机制,在诊断、鉴别及干预中具有重要价值。就rich club节点的损伤、rich club组织与认知功能改变的关系,及其在AD疾病谱诊疗价值中的研究进展进行综述。