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复杂网络理论研究综述
当前,复杂网络已迅速形成了一门贯穿多领域的交叉性学科,其相关理论被应用于诸多领域.为了解复杂网络的研究现状,首先从复杂网络的定义与统计特性两个角度介绍了复杂网络的基本概念,然后列举了几种典型的复杂网络模型,以及在此基础上对其进行改进后所建立的模型并讨论其优缺点,围绕复杂网络结构特性与网络动力学两个方面进一步分析了当前复杂网络的研究现状并列举了近几年的研究成果,最后得出结论并对复杂网络未来的热点研究方向做出展望.
2024-01-21 18:59:36
864KB
复杂网络
小世界网络
无标度网络
社团结构
1
融入内容与社团的超级意见领袖网络舆论模型
针对当前社交网络中频发的意见偏差和扭曲问题,借鉴Deffuant-Weisbuch(DW)模型,结合用户关系、节点身份和信息噪音等因素,设计了融合内容与
社团结构
的超级意见领袖舆论模型,并通过仿真实验模拟舆论偏差产生过程。研究发现:超级意见领袖会导致网络舆论发生偏差性传播效果;内容争议性影响意见波动与收敛,但对最终演化结果影响不显著;强、弱社团对舆论演化的影响作用存在差异,通过提高社团内部强度和外部影响力能够与超级意见领袖进行意见对抗,进而改变舆论传播偏向。
2022-07-29 15:29:37
2.87MB
网络舆论
偏差
社团结构
争议性内容
超级意见领袖
1
交联网络中的可重叠
社团结构
分析算法.docx
交联网络中的可重叠
社团结构
分析算法.docx
2022-05-29 19:06:53
141KB
算法
文档资料
生成随机
社团结构
函数:function [e]=rangraph(in) 此图结构为:网络中任意点a与其同属一个社团的点的连边数为in,与其他社团的点的连边数为out。in+out恒为16,节点总数128. e为生成的邻接矩阵。 并将生成的网络信息保存在222.net中。 将222.net导入pajek中即可可视化
2021-11-25 11:11:12
1KB
pajek
社团
1
论文研究-基于
社团结构
的节点的影响力分析.pdf
复杂网络中最具影响力节点的识别对网络动力学如加速信息的扩散或抑制流言的传播都具有重要影响意义。为了对节点影响力给出具体排序,在已有的各种最具影响力节点识别方法的基础上,提出了一种基于
社团结构
和k-shell节点法的节点影响力识别方法。其基本思想是利用某个节点处于不同社团的邻居节点的ks值判断节点影响力(称为Nc值),以识别ks值相同的节点的不同影响力。通过单感染源传染的SIR模型进行仿真,发现Nc值较高的节点不仅最终节点的影响范围较大,传播速度也快于其他节点。
2021-11-24 16:23:09
1.1MB
复杂网络
社团结构
影响力
1
复杂网络
社团结构
识别算法
复杂网络社团划分算法: 包括EO,快速算法等7-8种算法,还有响应的网络数据转换工具,用于算法对比非常方便
2021-11-09 00:15:52
3.24MB
复杂网络
社团结构
划分算法
1
社团结构
划分newman算法
社团结构
复杂网络 社团划分 newman算法 自己调试能很好的解决网络划分问题
2021-08-22 19:02:19
1KB
社团结构
复杂网络
社团划分
newman算法
1
有效提高Internet传输性能的
社团结构
改善策略
有效提高Internet传输性能的
社团结构
改善策略
2021-03-24 12:08:45
1.62MB
研究论文
1
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