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基于谱聚类的多数据流演化事件挖掘

软件学报 2010年第10期21卷 2395-2409页

作者：杨宁唐常杰王悦陈瑜郑皎凌四川大学计算机学院四川成都610065

为解决从多数据流挖掘演化事件这一难题,提出了一种多数据流上的谱聚类算法SCAM(spectral clustering algorithm of multi-streams),其相似矩阵基于耦合度构造,而耦合度衡量了两个数据流的动态相似性.提出了算法EEMA(evolutionary event... 详细信息

为解决从多数据流挖掘演化事件这一难题,提出了一种多数据流上的谱聚类算法SCAM(spectral clustering algorithm of multi-streams),其相似矩阵基于耦合度构造,而耦合度衡量了两个数据流的动态相似性.提出了算法EEMA(evolutionary events mining algorithm),该算法基于聚类模型的演变挖掘多数据流的演化事件.定义了聚类模型凝聚度,用以衡量聚类的紧凑程度,并证明了凝聚度的上界.基于到上界的距离和规范化相似矩阵的特征间隙,定义了聚类模型质量,并作为EEMA的优化目标自动地确定聚簇数k.设计了O-EEMA作为EEMA的优化实现,其时间复杂度为O(cn2/2).在合成和真实数据集上的实验结果表明,EEMA和O-EEMA是有效的、可行的.

关键词：多数据流耦合聚类演化事件矩阵扰动

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社交网络中社区演化事件检测研究

社交网络中社区演化事件检测研究

作者：孙扬上海交通大学

学位级别：硕士

近些年来,互联网的快速发展,使得在线社交网络逐渐渗透融合到人们的日常生活中。在线社交网络中的用户因为对于不同事物的关注以及自身所处环境等原因,而聚集在一起形成了群体结构。这些群体结构本身有着个体所不具有的特性。因而,对于... 详细信息

近些年来,互联网的快速发展,使得在线社交网络逐渐渗透融合到人们的日常生活中。在线社交网络中的用户因为对于不同事物的关注以及自身所处环境等原因,而聚集在一起形成了群体结构。这些群体结构本身有着个体所不具有的特性。因而,对于社交网络中群体行为的研究吸引着越来越多的学者。其中,有关于群体在时间维度上的变化趋势,也是众多研究热点之一。判断动态网络的演化趋势大致有两种途径:一种是通过判断社团中用户行为的概率来预测网络的全局走势,另一种方法通过检测网络中的社团演变事件来判断网络的发展趋势。本文主要通过分析社交网络在时间维度上群体的行为,提出了基于矩阵的在线社交网络动态事件的检测算法。算法包括对于动态社交网络中事件的定义以及对于事件的检测。首先,我们将社交网络中的六种基本动态事件在集合以及向量的概念上进行定义,将动态事件抽象为与时间有关的数学表达式。然后,基于对动态事件的定义,通过动态事件检测的模型—相关性矩阵来分离出这六种动态事件。最后,将动态事件的检测模型应用在两个数据集上--Facebook和DBLP两个数据集上。检测结果显示,本文提出的算法能够有效的检测在这两个数据集上的演化事件。

关键词：演化事件社交网络社区发现

基于演化事件探测的学科领域科研社群演化特征研究——以图书馆学情报学为例

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复印报刊资料·图书馆学情报学 2021年第12期 51-62页

作者：李纲唐晶毛进田云裴张斌武汉大学信息资源研究中心武汉大学信息资源研究中心武汉430072 南京大学信息管理学院南京210023

[目的 /意义]科研社群作为当代科学研究中重要知识群体,研究其在学科发展过程中的演化特征对于探索领域发展规律、促进知识创新等方面具有重要意义.[方法/过程]为探究科研社群的动态演化特征,以图书馆学情报学领域为例,从演化事件探测... 详细信息

[目的 /意义]科研社群作为当代科学研究中重要知识群体,研究其在学科发展过程中的演化特征对于探索领域发展规律、促进知识创新等方面具有重要意义.[方法/过程]为探究科研社群的动态演化特征,以图书馆学情报学领域为例,从演化事件探测的角度出发,采用Leiden算法对科研社群进行划分,并构建科研社群演化路径与演化树;在此基础上识别科研社群演化事件,从科研社群演化整体分析、科研社群演化路径及演化树特征分析、科研社群演化事件统计特征分析3个方面来揭示科研社群的演化模式和演化特征.[结果/结论]研究表明,科研社群规模呈蓬勃发展趋势,科研社群演化树呈现两种演化模式,增长类演化事件大多发生于大型科研社群且发文量较高,新生和消亡演化事件均发生于小型科研社群且发文量较高,合并、部分合并、分裂、衰减等演化事件的平均社群规模较小且其发文量偏低,进一步证明科研社群之间合作交流趋向频繁,科研社群演化日趋复杂.

关键词：科研社群 Leiden算法演化事件演化特征

来源：人大复印报刊资料评论

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基于事件的重叠社区演化检测方法

基于事件的重叠社区演化检测方法

作者：靳垒杰重庆邮电大学

学位级别：硕士

随着信息技术的发展,在线社交网络的规模已经越来越庞大,在许多行业中都有虚拟社区的存在,而这些虚拟社区结构会随着时间的变化发生改变,例如社区增大、社区缩小、社区分裂、社区合并等等,复杂网络社区研究中最重要的问题之一是社区演化... 详细信息

随着信息技术的发展,在线社交网络的规模已经越来越庞大,在许多行业中都有虚拟社区的存在,而这些虚拟社区结构会随着时间的变化发生改变,例如社区增大、社区缩小、社区分裂、社区合并等等,复杂网络社区研究中最重要的问题之一是社区演化,即复杂网络在随着时间变化中挖掘出潜在的社区演化事件。许多学者已经从不同的角度挖掘出了这些潜在社区演化事件,例如:研究复杂网络中社区中节点个数的变化来衡量网络中社区潜在的变化类型,研究复杂网络中社区核心结构的变化来确定网络中社区发生了什么样的变化类型等等。然而大多数方法是在非重叠社区结构的基础上进一步提出了一种方法去检测社区演化事件,在真实的复杂网络社区结构中社区之间普遍存在重叠现象,但是在社区演化分析的过程中极少数考虑社区重叠域的节点与其所属不同社区之间的关系,进而在检测社区演化事件的过程中造成信息的丢失并造成社区演化事件检测结果的不准确。同时大多数学者在进行社区演化事件检测时没有对社区演化事件进行细分,即对社区演化事件的定义不完整。因此,本文借助于三支决策理论提出了一种重叠社区演化检测方法。为了对复杂网络中社区成员更合理的划分,本文将利用三支决策社区发现方法对复杂网络进行社区发现,在该方法对社区的概念赋予了新的描述,在方法中将一个复杂网络中的社区分为三部分:正域、边界域和负域。显而易见,当对象属于社区的正域,那么对象确定属于该社区;当对象属于社区的边界域,那么对象不确定是否属于该社区;当对象属于社区的负域,那么对象确定不属于该社区。为了能够确定出影响社区演化的因素,我们首先利用基于三支决策的社区发现算法将复杂网络中的社区按照不同时间快照提取出来并对其进行了实验结果的详细分析,其次我们根据分析得出的影响因素提出了社区活跃度和社区影响力的定义,最后对社区相似度公式进行了改进。为了发现社区随着时间的变化存在的演化事件,本文提出了一种重叠社区演化检测算法。首先我们根据社区活跃度和社区影响力的定义结合社区相似度给出了社区演化过程中七种演化事件的定义,这七种演化事件分别为出生、消亡、增大、缩小、分裂、合并、不变,最后,根据七种演化事件的定义提出了一种重叠社区演化检测算法。本文利用真实数据集进行实验来验证算法的有效性。首先,我们将DBLP数据集按照时间快照划分,并利用基于三支决策社区发现方法将不同时间快照中的社区挖掘出来。其次,我们利用社区相似度计算出不同时间快照社区间的匹配程度并结合社区活跃度以及社区影响力进一步确定社区发生演化事件。在与其他文章中的实验结果相比,本文方法能够很好的挖掘出社区演化事件并且丰富了社区演化事件挖掘方法。

关键词：社交网络社区演化三支决策理论演化事件

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GitHub中软件生态系统的演化

计算机研究与发展 2020年第3期57卷 513-524页

作者：齐晴曹健刘妍岑上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机系

大多数软件项目都是相互依赖的,因此对软件生态系统的分析吸引了许多研究人员的兴趣.近年来,除了分析一些著名的软件生态系统外,研究人员还对GitHub中的软件生态系统及其功能进行了研究.然而,GitHub中软件生态系统发展的基本过程以及其... 详细信息

大多数软件项目都是相互依赖的,因此对软件生态系统的分析吸引了许多研究人员的兴趣.近年来,除了分析一些著名的软件生态系统外,研究人员还对GitHub中的软件生态系统及其功能进行了研究.然而,GitHub中软件生态系统发展的基本过程以及其演化的原因尚未引起广泛关注,当前研究对GitHub中的软件生态系统演化进行了深入研究.首先基于动态社区发现方法检测GitHub中不断演化的生态系统,然后识别并比较GitHub中的不同演化事件.通过演化过程示意图直观地展示了从2015年到2018年长期存活的软件生态系统其演化过程.为了理解生态系统存活或消亡的原因,进行了多元线性回归分析,找出了与生态系统存活相关的重要因素.此外,提出了3个典型案例研究,以显示GitHub中软件生态系统的演化行为.

关键词：软件生态系统交叉引用软件生态系统检测演化事件演化特征

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时态GIS中动态网络建模及实现方法

北京大学学报（自然科学版） 2012年第3期48卷 451-458页

作者：刘岳峰陆忞杨忠智北京大学遥感与地理信息系统研究所空间信息集成与3S工程应用北京市重点实验室北京100871

介绍了动态网络以及组成动态网络的主要单元——动态连接对象的数学描述,分析了动态连接对象的演化特征,将动态连接对象的演化分为生命演化、几何特征演化和拓扑关系演化3种类型,其中生命演化可以支持表达对象演化的继承关系。定义了新... 详细信息

介绍了动态网络以及组成动态网络的主要单元——动态连接对象的数学描述,分析了动态连接对象的演化特征,将动态连接对象的演化分为生命演化、几何特征演化和拓扑关系演化3种类型,其中生命演化可以支持表达对象演化的继承关系。定义了新增、分裂继承、合并继承、消亡、分裂、合并、形变、相遇和分离9个演化事件。在此基础上,建立了以动态连接对象为中心的动态网络数据结构,使得动态网络的数据操作与维护相对容易实现。设计了基于本文模型的面向动态连接对象的基本操作以及动态网络数据的完整性检验规则。

关键词：时空数据模型动态连接对象演化事件动态网络建模时态GIS

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时序网络中的社团探测及演化分析方法

计算机工程与设计 2017年第8期38卷 2116-2120页

作者：何嘉林陈端兵电子科技大学互联网中心四川成都611731 电子科技大学大数据研究中心四川成都611731

在传统的动态社团探测方法中,由于每个时间片网络之间相互独立,无法高效地探测社团并分析社团的演化事件。针对传统方法的不足,提出一种利用时序网络的历史信息,解决上述两个问题。对于每个时间片网络,仅计算连边发生改变的节点;根据社... 详细信息

在传统的动态社团探测方法中,由于每个时间片网络之间相互独立,无法高效地探测社团并分析社团的演化事件。针对传统方法的不足,提出一种利用时序网络的历史信息,解决上述两个问题。对于每个时间片网络,仅计算连边发生改变的节点;根据社团的定义及上一时刻的社团信息,探测当前时刻的社团并分析它们的演化事件。在人工网络上的实验结果表明,相对传统方法,该方法能够保证社团划分的质量并分析社团的演化事件,提升了探测效率。

关键词：时序网络动态社团核心节点演化事件历史信息

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解密古老难题的“黑匣子”

知识就是力量 2022年第7期 6-7页

作者：孙智新赵方臣杨定华(绘图) 中国科学院南京地质古生物研究所

虽然最早的生命距今已有近40亿年,但在其后漫长的30多亿年中,地球依然是一片荒凉的微生物世界。这一情况在距今约5亿年前的寒武纪发生了根本性改变,随着复杂动物构型和现代海洋生态系统在该时期爆发般出现,生命的发展进入了以动物为主... 详细信息

虽然最早的生命距今已有近40亿年,但在其后漫长的30多亿年中,地球依然是一片荒凉的微生物世界。这一情况在距今约5亿年前的寒武纪发生了根本性改变,随着复杂动物构型和现代海洋生态系统在该时期爆发般出现,生命的发展进入了以动物为主导的全新阶段。这次被称为“寒武纪生命大爆发”的快速演化事件,为人们认识生命演化规律带来众多惊喜。

关键词：微生物世界黑匣子演化事件根本性改变海洋生态系统认识生命演化规律惊喜

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大氧化事件与寒武纪大爆发

地球 2019年第12期 102-105页

作者：冯伟民中国科学院南京地质古生物研究所

发生在距今5.18亿年前的寒武纪生命大爆发,是生命史上里程碑式的演化事件,涌现了从低等的海绵动物到高级的脊索动物几乎所有的祖先分子,一举奠定了5亿多年来以两侧对称为主的具骨骼后生生物的演化,最终铸就了当今地球生物圈的形成。对... 详细信息

发生在距今5.18亿年前的寒武纪生命大爆发,是生命史上里程碑式的演化事件,涌现了从低等的海绵动物到高级的脊索动物几乎所有的祖先分子,一举奠定了5亿多年来以两侧对称为主的具骨骼后生生物的演化,最终铸就了当今地球生物圈的形成。对于寒武纪大爆发的原因,近年来有越来越多的证据指向氧气含量大幅提升这一推手,也就是说氧气的显著变化对于引发大爆发事件起了非常重要的作用,而氧气的演化源自于前寒武纪二次大氧化事件。

关键词：寒武纪大爆发地球生物圈氧气含量生命史演化事件两侧对称前寒武纪