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基于网络社区划分的链路预测算法改进与研究

兰州文理学院学报（自然科学版） 2022年第4期36卷 71-74页

作者：李明东辛政华姜飞崔琳张守震张海宁宿州学院信息工程学院安徽宿州234000

为了解决经典算法预测中命中率不稳定、效率低等问题,提出基于网络社区划分的链路预测算法.首先,对网络社区的链路进行划分,优化预测算法,分析网络化分的具体形式,得出网络社区划分的方法步骤.其次,为了分析网络社区的特征对链路预测算... 详细信息

为了解决经典算法预测中命中率不稳定、效率低等问题,提出基于网络社区划分的链路预测算法.首先,对网络社区的链路进行划分,优化预测算法,分析网络化分的具体形式,得出网络社区划分的方法步骤.其次,为了分析网络社区的特征对链路预测算法的影响,对社区相关性特性进行预测挖掘,并通过规则推理构建预测模型.最后,进行了基于网络社区划分的链路预测算法实验,验证算法的实际效果.

关键词：网络社区划分链路预测算法社区相关性规则推理

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一种技术演化路径识别方法：集成图嵌入和路径分析

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数据分析与知识发现 2024年

作者：翟东升翟亮梁国强赵凯北京工业大学经济与管理学院

[目的]为充分挖掘特定领域的关键技术及分支，全面揭示其技术演化轨迹，提出一种集成图嵌入和路径分析的技术演化路径识别方法。[方法]开发无监督图嵌入模型，将专利结构关系、文本及节点信息传递、聚合的知识等特征，融合为多维语义向... 详细信息

[目的]为充分挖掘特定领域的关键技术及分支，全面揭示其技术演化轨迹，提出一种集成图嵌入和路径分析的技术演化路径识别方法。[方法]开发无监督图嵌入模型，将专利结构关系、文本及节点信息传递、聚合的知识等特征，融合为多维语义向量，用于拓展技术路径的同时提升社区划分效果；从网络拓扑和语义关联视角，提出主路径及衍生路径的拓展方法，并构建技术衔接点测度指标，识别路径上具有发展潜力技术领域。[结果]在无人机飞行控制系统技术的实证中，识别出四个子领域的技术演化路径及分支，并发现该领域中模式识别技术、多处理器和数据融合技术具备良好的发展前景。[局限]本文暂未将技术演化模式的形成机制因素，纳入到识别框架中。[结论]集成图嵌入和路径分析的方法在路径拓展效果、应用普适性等方面具有一定优势。

关键词：图嵌入模型多维语义向量网络社区划分拓展方法技术衔接点

重庆市新型冠状病毒肺炎流行时空特征及其与人群活动性的关系

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地球信息科学学报 2021年第2期23卷 222-235页

作者：刘亚溪宋辞刘起勇张知新王席马佳陈晓裴韬中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100010 中国科学院大学北京100049 中国疾病预防控制中心传染病预防控制所传染病预防控制国家重点实验室感染性疾病诊治协同创新中心北京102206 中日友好医院北京100029 北京中医药大学东方医院北京100078

本文收集了重庆市2020年1月21日—2月24日确诊的545例新型冠状病毒肺炎(COVID-19)病例个案信息,结合1500万手机用户在疫情期间的信令轨迹大数据,分析了其疫情的时空演化特征以及人群活动的变化规律,并从复杂网络的角度揭示了疫情分布的... 详细信息

本文收集了重庆市2020年1月21日—2月24日确诊的545例新型冠状病毒肺炎(COVID-19)病例个案信息,结合1500万手机用户在疫情期间的信令轨迹大数据,分析了其疫情的时空演化特征以及人群活动的变化规律,并从复杂网络的角度揭示了疫情分布的异质性,从疫情传播与人群活动之间的关系揭示了异质性的原因。研究发现:①重庆市疫情在时间上,经历了以输入病例为主、输入和本地病例共存、以本地病例为主3个阶段,病例实时再生数(Rt)初期较高,随着防控措施的实施,逐步减小;空间上,病例分布呈现显著聚集性,病例高聚集区主要分布在以万州区为核心的渝东北地区和以主城区为核心的渝西南地区;②疫情发生后,重庆市人群移动总量减少为疫情前的53.20%,减少主要集中在主城区以及其他各区县的中心城区,而郊区、农村的人群移动变化不大,甚至有所增加;③人群活动与病例发生之间存在不同程度的相关性,具体为:每日人群移动总量与病例实时再生数、一个平均潜伏期(7 d)后的每日新增病例数的相关系数为0.97、0.89,揭示了人群活动与病例增长的时间相关性;各街道(乡镇)人群移动总量与其累计确诊病例数、本地感染病例数之间的相关系数为0.40、0.35,揭示了人群活动与病例空间分布的相关性;病例高聚集区与人群移动网络社区对应,且与网络社区内人群活动较强的区域吻合,揭示了重庆市疫情传播的本地聚集特征。大数据与疫情信息的聚合分析证实,切断人群移动网络社区之间的连接,并遏制疫情高风险社区内部的传播是在城市内部疫情防控的有效措施。

关键词：新型冠状病毒肺炎时间特征空间分布人群活动网络社区划分聚集性传播相关性分析手机信令大数据

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基于社交网络分析的用户群情感倾向研究

基于社交网络分析的用户群情感倾向研究

作者：李威华中师范大学

学位级别：硕士

随着Web2.0时代的飞速发展,网络空间越来越成为用户开放、自由的公共舆论场,与现实世界相比,网络世界也具有隐秘性、多样性、无权威性、扁平性等特质,网络用户可以在各种社交媒体畅所欲言,表达个人意见和对社会生活的见解,诸如微博、朋... 详细信息

随着Web2.0时代的飞速发展,网络空间越来越成为用户开放、自由的公共舆论场,与现实世界相比,网络世界也具有隐秘性、多样性、无权威性、扁平性等特质,网络用户可以在各种社交媒体畅所欲言,表达个人意见和对社会生活的见解,诸如微博、朋友圈、论坛、贴吧、电商评价网站等已成为用户传播海量信息的平台,其中包含着丰富的公众评论意见和情感信息,在一定程度上可形成社会舆论,影响着突发事件或者社会公共事件等的发展和走向。因此对用户情感的判断不仅可以反映出公众的情绪走向,便于网络舆情态势监测,实现社会稳定,更可以在各种微领域具有重要价值,如在线产品评论分析评价好坏、股票市场情绪分析进行风险控制,电影风评分析预测票房收入等。然而互联网内容传播过程中也显现出现实世界中的巴尔干化现象,即网络用户个体逐渐演化为具有相同利益或者情感倾向的群体。传统情感分析方法在文本特征提取上已取得一定成果,忽略了用户本身的社交关系,假定数据样本都是符合独立同分布假设的,只分析单个用户的情感。但是,用户之间必然普遍存在着关联,用户社交群体的整体情感倾向性会比单个用户更加明显和稳定,因此,以基于社交网络分析的方式对用户群情感研究有重要的意义。本文展开的研究工作包含以下几个方面:第一,社交网络关联挖掘。本文从相似用户节点会有相似的群体倾向的角度出发,提出了一种基于FRAP的网络社区划分方法。本方法首先在向量空间层面刻画出用户节点的位置信息,定义了能量函数嵌入力引导空间,通过不断降低能量大小得到收敛位置向量,并利用多级邻居信息融合为节点差异度矩阵;然后经差异度的置信值传递聚类得到核心节点,聚类后通过标签优化转移的方式实现模块值的局部收敛,最终借由衡量系数的标签聚合更新节点的类标签,通过归属值指导生成的历史标签序列得到社区划分结果。实验证明了FRAP方法得到的社区划分在测试集上有更好的表现效果。第二,面向用户群的情感倾向分析。从用户群的角度对情感进行多粒度的评判,首先提出基于单用户情感偏好的研究假设,并通过建立情感强度和扩散热度的一级指标验证关于用户情感的子假设,针对评论数据中喜悦等正向情感的显著偏向性以及情感扩散等规律展开分析;其次给出了面向用户群的情感倾向分析方法,通过社区划分的方法确立了联系紧密的用户群体,从历时和共时的角度对用户群的情感趋势变化进行分析,并基于用户群的规模、密度、分布等相关属性给出情感差异性的探讨并进行实验对比。

关键词：社交网络分析网络社区划分用户群情感倾向分析