資料介紹
現(xiàn)有的社交網(wǎng)絡(luò)增長(zhǎng)演化模型的度相關(guān)性大多為負(fù)值。針對(duì)這種情況,以HK(Holme和Kim)模型為基礎(chǔ),考慮社交網(wǎng)絡(luò)中度的正相關(guān)特性以及高聚類系數(shù)的特征,提出一種適用于構(gòu)造社交網(wǎng)絡(luò)的演化增長(zhǎng)模型。首先,對(duì)現(xiàn)實(shí)中的社交網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,獲取真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)的一些重要拓?fù)?a target='_blank' class='arckwlink_none'>參數(shù);然后,通過(guò)引入改進(jìn)的三角連接機(jī)制,對(duì)HK模型進(jìn)行改進(jìn)以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)和相關(guān)性均可調(diào)的目的,稱其為聚類系數(shù)和度相關(guān)性均可調(diào)的HK擴(kuò)展模型( HK-TDC&C),通過(guò)該模型可以構(gòu)造各種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)。最后,利用平均場(chǎng)理論對(duì)該模型的度分布進(jìn)行分析,并采用M atlab進(jìn)行數(shù)值仿真,計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的其他拓?fù)鋮?shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:通過(guò)調(diào)節(jié)擇優(yōu)參數(shù)和連接概率,用HK-TDC&C構(gòu)造的社交網(wǎng)絡(luò)可以滿足社交網(wǎng)絡(luò)的基本特性:無(wú)標(biāo)度特性、小世界特性、高聚類系數(shù)特性、度正相關(guān)特性,其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)更接近真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)。
通過(guò)研究網(wǎng)絡(luò)的生長(zhǎng)演化模型,可以更好地了解網(wǎng)絡(luò)的演化規(guī)律和形成過(guò)程,并且針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦缘难芯坑兄谏钊胝J(rèn)識(shí)社交網(wǎng)絡(luò)的形成過(guò)程。
現(xiàn)實(shí)生活中,很多復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)都具備一些共同的特征,如:高聚類系數(shù)、小世界、冪律型度分布等。為了解釋冪律分布,學(xué)者Barabasi和Albert提出BA模型,解釋了冪律分布產(chǎn)生機(jī)理;但BA模型產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò),聚類系數(shù)幾乎為0,為提高BA模型的聚類系數(shù),Holme和Kim提出HK模型‘糾,該模型具有較高的聚類系數(shù)。受到HK模型啟發(fā),此后眾多學(xué)者提出各種適用場(chǎng)合的網(wǎng)絡(luò)演化增長(zhǎng)模型。
- 基于主題模型的Web服務(wù)聚類方法綜述 8次下載
- 可提取非線性結(jié)構(gòu)的子空間聚類方法 2次下載
- 一種基于EMD和聚類的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)模型 13次下載
- 一種改進(jìn)的聚類聯(lián)合相似度推薦算法 10次下載
- 如何使用概率模型進(jìn)行非均勻數(shù)據(jù)聚類算法的設(shè)計(jì)介紹 10次下載
- 基于Copula的多風(fēng)電場(chǎng)出力相關(guān)性建模 7次下載
- 主動(dòng)表現(xiàn)模型的稀疏聚類人臉識(shí)別 1次下載
- 風(fēng)光聯(lián)合發(fā)電相關(guān)性建模及其在無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用 11次下載
- PLSR進(jìn)行空間相關(guān)性超短期風(fēng)速預(yù)測(cè) 2次下載
- 基于聚類集成技術(shù)的在線特征選擇 0次下載
- 基于系數(shù)相關(guān)性的小波變換紅外圖像去噪
- MIMO系統(tǒng)的天線相關(guān)性研究
- 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則與聚類算法的查詢擴(kuò)展算法
- 基于新息相關(guān)性自調(diào)整的交互多模型算法
- 基于新息相關(guān)性自調(diào)整的交互多模型算法
- 使用輪廓分?jǐn)?shù)提升時(shí)間序列聚類的表現(xiàn) 397次閱讀
- 如何在 Python 中安裝和使用頂級(jí)聚類算法 472次閱讀
- 代碼實(shí)現(xiàn)密度聚類DBSCAN 593次閱讀
- 10種頂流聚類算法Python實(shí)現(xiàn)(附完整代碼) 1259次閱讀
- CLarET:實(shí)現(xiàn)上下文到事件相關(guān)感知的預(yù)訓(xùn)練模型 994次閱讀
- 10種聚類介紹和Python代碼 2850次閱讀
- 基于距離的聚類算法K-means的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn) 2087次閱讀
- 復(fù)合模型擴(kuò)展:一種更好的擴(kuò)展CNN的方法 3695次閱讀
- Python無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的幾種聚類算法包括K-Means聚類,分層聚類等詳細(xì)概述 3w次閱讀
- 機(jī)器學(xué)習(xí)中五種常用的聚類算法 3.8w次閱讀
- 淺談Matlab中的聚類分析 Matlab聚類程序的設(shè)計(jì) 7212次閱讀
- 一種基于MapReduce模型的并行化k-medoids聚類算法 5208次閱讀
- 基于密度DBSCAN的聚類算法 2.1w次閱讀
- k means聚類算法實(shí)例 1.5w次閱讀
- 相關(guān)性調(diào)降不易 LTE MIMO天線設(shè)計(jì)迎挑戰(zhàn) 3758次閱讀
下載排行
本周
- 1電子電路原理第七版PDF電子教材免費(fèi)下載
- 0.00 MB | 1490次下載 | 免費(fèi)
- 2單片機(jī)典型實(shí)例介紹
- 18.19 MB | 92次下載 | 1 積分
- 3S7-200PLC編程實(shí)例詳細(xì)資料
- 1.17 MB | 27次下載 | 1 積分
- 4筆記本電腦主板的元件識(shí)別和講解說(shuō)明
- 4.28 MB | 18次下載 | 4 積分
- 5開(kāi)關(guān)電源原理及各功能電路詳解
- 0.38 MB | 10次下載 | 免費(fèi)
- 6基于AT89C2051/4051單片機(jī)編程器的實(shí)驗(yàn)
- 0.11 MB | 4次下載 | 免費(fèi)
- 7藍(lán)牙設(shè)備在嵌入式領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用
- 0.63 MB | 3次下載 | 免費(fèi)
- 89天練會(huì)電子電路識(shí)圖
- 5.91 MB | 3次下載 | 免費(fèi)
本月
- 1OrCAD10.5下載OrCAD10.5中文版軟件
- 0.00 MB | 234313次下載 | 免費(fèi)
- 2PADS 9.0 2009最新版 -下載
- 0.00 MB | 66304次下載 | 免費(fèi)
- 3protel99下載protel99軟件下載(中文版)
- 0.00 MB | 51209次下載 | 免費(fèi)
- 4LabView 8.0 專業(yè)版下載 (3CD完整版)
- 0.00 MB | 51043次下載 | 免費(fèi)
- 5555集成電路應(yīng)用800例(新編版)
- 0.00 MB | 33562次下載 | 免費(fèi)
- 6接口電路圖大全
- 未知 | 30320次下載 | 免費(fèi)
- 7Multisim 10下載Multisim 10 中文版
- 0.00 MB | 28588次下載 | 免費(fèi)
- 8開(kāi)關(guān)電源設(shè)計(jì)實(shí)例指南
- 未知 | 21539次下載 | 免費(fèi)
總榜
- 1matlab軟件下載入口
- 未知 | 935053次下載 | 免費(fèi)
- 2protel99se軟件下載(可英文版轉(zhuǎn)中文版)
- 78.1 MB | 537791次下載 | 免費(fèi)
- 3MATLAB 7.1 下載 (含軟件介紹)
- 未知 | 420026次下載 | 免費(fèi)
- 4OrCAD10.5下載OrCAD10.5中文版軟件
- 0.00 MB | 234313次下載 | 免費(fèi)
- 5Altium DXP2002下載入口
- 未知 | 233045次下載 | 免費(fèi)
- 6電路仿真軟件multisim 10.0免費(fèi)下載
- 340992 | 191183次下載 | 免費(fèi)
- 7十天學(xué)會(huì)AVR單片機(jī)與C語(yǔ)言視頻教程 下載
- 158M | 183277次下載 | 免費(fèi)
- 8proe5.0野火版下載(中文版免費(fèi)下載)
- 未知 | 138039次下載 | 免費(fèi)
評(píng)論
查看更多