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      電子發燒友網>電子資料下載>通信網絡>如何使用異構信息網絡下進行特征向量中心性的排名研究

      如何使用異構信息網絡下進行特征向量中心性的排名研究

      2018-11-22 | rar | 0.88 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　本文從異構網絡角度來進行排名的研究，傳統的排名研究是基于同構網絡來進行的，然而在現實生活中，實際的網絡是異構的。首先，本文根據真實的電影數據集來建立一個異構網絡后，根據網絡得出相應的網絡模式，之后根據電影網絡中演員、導演、電影之間的相互關系來建立元路徑。其次，結合元路徑設定相應的排名規則，結合特征向量中心性度量方法來進行排名研究。最后，給出了實驗的結果。本文的創新之處在于，將特征向量中心性方法應用到了一個異構網絡中，能更好地反映出真實網絡的特征，并與度中心性方法進行對比，展示了本文方法具有良好的可行性。

      ?

      　　在我們生活的自然界中存在著大量的網絡， 在學術領域里面，許多的研究內容都能以網絡的視角來進行研究，例如可以將一個系統可以用網絡表示出來，系統中的所有部件或者構件可以轉換成網絡中的節點（node），部件之間的關系可以轉換成為邊（edge），每個節點與節點之間邊的重要性可以用度（degree）來進行表示。在我們生活中常見的網絡有，技術網絡（Internet、交通網、快遞網），社會網絡，信息網絡（萬維網、引文網），生物網絡（神經網、生態網）等［1］。當前針對網絡的研究大多數是基于同構信息網絡（Homogeneous Information Network）來開展的。常超利用Z-score、Page Rank 以及HITS 等三個排名算法進行用戶影響力排序來尋找社群的權威專家，剛家泰在合著網絡上提出New-LeaderRank 算法來進行排名。杜文杰在文獻引用網絡中，通過在引用網絡中加入虛擬節點和對虛擬節點進行分等級，從而提出了基于外部鏈接的ELRank 排名算法和擴展的N-ELRank 排名算法來進行排名研究。本文則是在異構網絡的基礎之上來進行排名分析。

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