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基于层间相似性的时序网络节点重要性研究

杨剑楠 刘建国 郭强

基于层间相似性的时序网络节点重要性研究

杨剑楠, 刘建国, 郭强
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  • 时序网络可以更加准确地描述节点之间的交互顺序和交互关系.结合多层耦合网络分析法,本文提出了基于节点层间相似性的超邻接矩阵时序网络节点重要性识别方法,与经典的认为所有层间关系为常数不同,层间关系用节点的邻居拓扑重叠系数进行度量.Workspace和Enrons数据集上的结果显示:相比经典的方法,使用该方法得到的Kendall's 值在各时间层上的平均提高,最高为17.72%和12.44%,结果表明层间相似性的度量对于时序网络的节点重要性度量具有十分重要的意义.
      通信作者: 刘建国, liujg004@ustc.edu.cn
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:61773248,71771152)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-10-18
  • 修回日期:  2017-11-29
  • 刊出日期:  2018-02-20

基于层间相似性的时序网络节点重要性研究

  • 1. 上海理工大学复杂系统科学研究中心, 上海 200093;
  • 2. 上海财经大学金融科技研究院, 上海 200433
  • 通信作者: 刘建国, liujg004@ustc.edu.cn
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:61773248,71771152)资助的课题.

摘要: 时序网络可以更加准确地描述节点之间的交互顺序和交互关系.结合多层耦合网络分析法,本文提出了基于节点层间相似性的超邻接矩阵时序网络节点重要性识别方法,与经典的认为所有层间关系为常数不同,层间关系用节点的邻居拓扑重叠系数进行度量.Workspace和Enrons数据集上的结果显示:相比经典的方法,使用该方法得到的Kendall's 值在各时间层上的平均提高,最高为17.72%和12.44%,结果表明层间相似性的度量对于时序网络的节点重要性度量具有十分重要的意义.

English Abstract

参考文献 (25)

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