简介:首先,研究了Erdos1合著网络的特征属性,一方面使用节点的度、介数、接近中心性来描述Erdos1合著网络节点重要性,另一方面使用特征向量中心性和本文提出的高阶度参数来描述Erdos1合著网络节点影响力;然后,分别用逼近理想解的排序(TOPSIS算法)算法和主成份分析(PCA)对节点重要性和影响力排序;最后,利用修改的网页排名(PageRank)算法讨论了网络科学原创性论文中最具影响力的论文。
简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。
简介:‘一、选择题(每小题2分.共4()分)1.计算(一tz’)!的结果是().(。4)n。(B)一n。(c)“’(D)一n52.不等式组琶■譬的解集是()_(。{)x>5(B).r>4(C)x<5(D)x<43.下面月捧}学记数法表示的各数中,正确的是().(。·I)0.008=8x】0。(B)}25000=12.5×】∥(C)一0.(X)(】016=一l,6xl(r(D)70(x】=3.7ד)。4.I-面的命题错误的足().({)等边:ffj彤垃锐『f{一角形{付)等恢---fiI形垃锐埔一ff】肜(f,)等也一『f1肜圮等性fnJ易(")f】·1、
简介:第1卷初中毕业会考(满分100分,6()分钟完卷)一、选择题(每小题4分.共24分)若知+‘j(I,_--一目‘乃fIj反数,!J!Ij。M≈f『f为二().(I);(肚;(f_):(小:2.一项工作,如果甲jp『虫做婴v灭完成.乙单独做要,天完成,邪幺两人f;作。苞哎这坝rfr:’fr/的灭数为().(d)譬』(付)=(c~2(3+I)(,J)瞿Y、、斗’3两个幸目似三角彤的f『iJ烈比为l‘4,!j!lJ它『『J的甜应也的比为().(4)1:4(曰)I:2((j)1:16(D)I:54.下列命题巾正确的屉()(1)卡H等的两个ffj准¨顺ffJ(B