2019/1/18孙小北

随机网络模型之ER随机图模型

随机网络的生成方式有很多种,ER随机图是随机网络模型中最经典的一种,本文主要介绍ER随机网络及其算法思路:(1)初始化:给定N个节点,所有节点为孤立节点,连边概率p[0,1](2)随机连边: 1.选择任意没有被选过的节点对。 2.生成一个随机数 r(0,1)。 3.如果r < p,那么就将这两个节点相连,否则就不相连。 4.重复1,2,3,直到所...

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2018/4/11孙小北

复杂网络数据集和可视化工具汇总

复杂网络数据集Pajek(可视化工具)数据集:http://vladowiki.fmf.uni-lj.si/doku.php?id=pajek:data:index;Newman(复杂网络科学领域大牛)个人数据集:http://www-personal.umich.edu/~mejn/netdata/Stanford大学大规模网络数据集:http://snap.stanford.edu/data/复旦大学网络数据集整理:http://gdm.fudan.edu.cn/GDMWiki/Wiki....

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2018/1/1孙小北

复杂网络节点重要性算法之局部中心性

Chen 等考虑节点最近邻居和次近邻居的度信息, 定义了一个多级邻居信息指标(local centrality), 来对网络中节点的重要性排序。其中Γ (i) 为节点i 最近邻居集合, Γ ( j) 为节点j 最近邻居集合, N(u) 为节点u 最近邻居数和次近邻居数之和。R语言算法:################################################################CreatedDt...

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2017/12/31孙小北

复杂网络节点重要性算法之度和度中心性

度(或度中心性)是复杂网络中衡量节点重要性最直观的指标,也是最简单的节点重要性排序算法。一个节点的度值越大,则越重要。节点i 的度(Degree) 定义为该节点的邻居数目。王建伟等认为网络中节点的重要性不但与自身的信息具有一定的关系, 而且与该节点邻居节点的度也存在一定的关联, 即节点的度及其邻居节点的度越大, 节点就越重...

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2017/12/6孙小北

社交网络节点重要性度量方法研究(持续更新中)

在复杂网络节点影响力和社区发现的研究中,一个重要的问题是识别传播中最有影响力的节点,挖掘具有影响力的节点并对影响力节点进行排序等研究成为很多学者亟待研究的难题。用拓扑结构来度量节点的影响力成为一种常见的做法。现有的基于拓扑结构的节点重要度度量方法包括:基于局部属性的度量,基于全局属性的度量,基于随机游走的度...

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物以类聚

最新评论

2017-10-06

一辈子不长,只有珍惜了,才不至于后悔。

2017-10-06

懂得感恩,才能走得更远。

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