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实验基于NS-3仿真平台，通过多种网络模型建模的设计，使学生掌握信息网络的Ad hoc拓扑建模、移动性建模、信道建模、协议层建模等方法。另外，本实验借助Netanim实现仿真网络的可视化，旨在直观地学习和掌握网络的结构和变化过程，以更好地理解信息网络建模与仿真的过程。对于仿真结果，可以采用stats或者trace文件进行结果分析和统计。最终，用可视化工具呈现仿真过程以及图形化表征统计结果。

信息网络 停止等待协议 实验报告

HINPy：适用于Python的异构信息网络 简而言之： HINPy是适用于异构信息网络（带有彩色节点和边缘的图形）的python工作台，适用于分析推荐系统（准确性，多样性，相似性）以及其他领域（例如生态学，科学计量学，社交网络）中的网络表示形式分析）。 HINPy是一个框架，可为拓扑数据（通过不同关系连接/相关的不同类型的实体）提供灵活的本体，并允许提取度量（相似性，距离），希尔伯特（嵌入相对顺序的空间）和贝叶斯算法（经验分布和分配）结构。 它还提供[实验]功能，以使用经典的Recommender系统执行推荐，并使用经典的多样性指标评估推荐。 还实验性的是提取分配和汇总的时间序列，例如多样性度量。 请引用我们。 大多数定义和计算取自： Ramaciotti Morales，体育，Lamarche-Perrin，河，Fournier-S'Niehotta，河，Poulain，河，

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