给大家分享9篇关于节点重要性的计算机专业论文

今天分享的是关于节点重要性的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到节点重要性等主题,本文能够帮助到你

基于复杂网络的B2C电子商务供应链风险评价模型研究

这是一篇关于B2C电子商务,供应链风险评价,复杂网络理论,节点重要性的论文, 主要内容为随着信息技术高速更新迭代,电子商务助力经济发展,在多个领域发挥出巨大作用。其中B2C电子商务,即指企业到用户的商业模式,已成为当前社会经济发展的重要组成部分。由于B2C电子商务发展规模的快速增大和商业模式的不断完善,其供应链不再是线性的链状结构。而是在信息快速传递的基础上,整个产业所有企业紧密联系在一起,形成一个巨大的网络。因此,仅从单个企业视角对供应链进行研究具有一定片面性,且仅使用传统风险评价方法有一定局限性。本文通过回顾B2C电子商务供应链发展阶段,对其组成元素和结构类型进行分析,通过建模,验证该供应链网络属于复杂网络范畴。因此从复杂网络、节点重要性角度探究单个企业对网络的影响;从供应链风险等视角,系统全面地梳理出该供应链网络风险因素,建立风险评价指标体系,其中包括6个一级指标与18个二级指标,最后将节点重要性结果作为权重系数,搭建评价模型,并进行实证分析。首先,对复杂网络理论,供应链网络风险,电子商务供应链研究现状进行梳理,总结出关于供应链风险研究的常用方法和理论工具,分析它们的优点与不足,进而提出本文研究路线。此外,梳理我国B2C电子商务市场与供应链网络的演变历程,抽象出B2C电商供应链复杂网络的构建规则,利用MATLAB和Pajek软件构建模型,并从度分布的无标度性和小世界效应两方面验证构造的B2C电子商务供应链网络是一个复杂网络,能用复杂网络的知识来研究。其次,在建模的基础上,依据复杂网络节点重要性理论,从动静两个维度,提炼出评价节点企业重要性的4个指标,构造一套具有二维特征的节点重要性评价体系。以此为基础,将节点企业重要性评价结果作为供应链网络风险评价的权重系数,使用熵权法和多层模糊综合评价法,建立了 B2C电子商务供应链网络跨层次风险评价模型,实现由企业层次到供应链网络层次的风险评价。最后,利用本文提出的风险评价方法与模型,得出我国B2C电子商务供应链网络风险评价结果,发生高风险和较高风险概率为39.6%,并分析评价过程和结果,提出建议,企业和行业管理者应针对不同类型企业采取不同风险管理策略,同时加强对重点企业风险排查,以便及时采取风险防范措施,加强整个网络系统的抗风险能力。

复杂网络节点重要性融合指标研究与节点演化分析

这是一篇关于节点重要性,单分网络,二分网络,知识图谱网络的论文, 主要内容为随着网络技术的飞速发展,信息日渐变得系统化和网络化。用户想在繁杂的数据网络中快速定位重点信息具有一定的难度,且基于重要性节点的网络分析对于人们的生产生活具有重要意义,所以高效精确地评估节点重要性与基于重要性节点的网络分析成为学者们关注的焦点。本文首先对复杂网络中重要节点识别工作进行了新维度的探索,即基于单分网络与二分网络实现节点重要性指标融合。目前中心性指标算法及其变体在开发研究中应用广泛,也有众多学者提出了多种指标融合算法,但目前存在的方法同样存在一些问题。第一,这些算法的时间复杂度高过高,这使得它们无法适用于大规模的网络中。第二,鲜见将网络结构因素与现实数据关系相结合的不同网络分析。针对这两个问题,我们先对复杂网络中节点重要性研究现状进行了探讨,并在电影数据网络上实现了综合单分网络与二分网络的节点重要性评估新方法。通过实验与其他基础算法进行对比,双网络融合指标排序方法比单指标有更精准的排序结果。其次,基于重要性节点的网络分析也具有一定的探索价值。观察网络中重要性关键点的发展趋势与变化特征可以探索科学发展动态,给予决策或行动更多的现实指导意义。由此,本文利用硕博士对企业的研究信息构建了知识图谱网络,探究了重要节点之间的内部结构特征和演化方式。以可视化的角度,给出了硕博士研究方式的特色之处,同时从重要性节点变化角度观察演化过程,证明了网络结构愈发复杂,网络中重要性中心节点集逐渐转移或多样化,并从网络结构演化角度来看,硕博士的研究是以热点节点与新生节点相结合的方式进行,证明了硕博士论文的研究具有广泛性和创新性。

基于知识图谱的科研社交网络分析与应用

这是一篇关于知识图谱,复杂网络,社区划分,节点重要性,连接预测的论文, 主要内容为在高校科研中,以专著、论文、项目等形式涌现出大量科研成果,高效的成果管理在各方各面,对于基础科学研究的发展都具有重要意义。而对于科研人员合作网络的研究在高校科研成果管理中占据了非常重要的方面,不仅可以帮助使用者了解科研人员的整体发展趋势,还可以帮助科研成果管理系统进行学术科研上的决策以及资源分配。因此,本文针对高校科研人员合作网络构建还不完善这一现象,提出了一种符合院校实际情况的科研人员合作网络构建方法,并加以应用。本文通过多模数据融合的方式,结合知识图谱和复杂网络的相关算法,以及My SQL,Redis等数据库中存储的历年数据,完成了基于知识图谱和复杂网络的科研成果系统科研人员合作关系部分的开发与实现。本文的主要工作如下所示:1.本文在现有算法的基础上,提出了一种基于高校科研人员的实际科研成果价值,并依据时间指数平滑构建成的符合高校实际情况科研人员合作网络模型的方法;2.本文在构建的科研人员合作网络的基础上,利用不同算法实现了对本院校的科研工作者的社区进行划分,并进行社区划分的结果评估;对复杂网络中科研工作者在复杂网络中的重要性进行评估;在链路预测中,本文提出了一种利用相似度矩阵与科研人员合作网络邻接矩阵相融合的方法,可以用来给用户进行推荐,或者对于过去科研人员缺失的合作关系进行补全;3.最后,为了提高整体处理流程的效率,将复杂网络以图谱的形式存储在图形数据库Neo4j中,后端代码将其打包并发布在Tars框架下,前端用vue3.0+d3,设计了具有可视化界面的系统平台,并可以显示各科研工作者的个人信息以及不同合作关系。本文结合知识图谱和复杂网络的科研成果系统科研人员合作关系部分,所设计的系统集成度较好,易于维护人员对于服务的监管,可视化程度较高,平台兼容性好,可拓展性也比较高,为后续关于合作关系的进一步研究打下了基础。

基于网络局部信息的社区检测算法研究

这是一篇关于社区检测,节点重要性,图卷积网络的论文, 主要内容为网络中的社区检测由于能够发现隐藏在网络中的一些有用信息而受到广泛的关注,识别网络中的社区也有助于有效地理解和利用网络,例如检测引文网络中的社区可以找到相关主题的文章,检测购物网络中的社区帮助构建推荐系统等。在当今时代,现实世界由各种各样的网络构成,因此利用网络中的社区来发现有价值的信息已经成为了研究的热点问题。检测网络中的社区是一个NP-难问题。目前已经有许多学者设计了不同的社区检测算法,并且现有的大多数社区检测算法都使用到网络的全局信息,如网络直径等,但是当网络规模变大时,获取全局信息的难度也会变大,导致算法效率下降;此外,还有一些算法需要网络的先验信息,如社区数量等。本文通过对网络的分析,提出了一种自适应社区检测算法,该算法仅利用网络局部信息来检测网络中的社区,并且不需要网络的先验信息。算法首先利用网络的局部信息计算节点的重要性;然后根据节点重要性排序,依次选择种子节点构造初始社区,并扩展社区;最后对得到的社区进行优化。随着网络规模的变大,网络中的社区种类和个数也越来越多,然而用户关心的往往只是网络中的某一个社区,而不是网络的全部社区,因此局部社区检测也渐渐成为研究的热点,局部社区检测是找出给定的节点所在的社区结构。本文设计了一种利用图卷积网络的半监督学习检测局部社区的方法,该算法首先设计了样本节点的选择策略;然后使用两层的图卷积网络进行训练,得到节点对局部社区的隶属度;最后设置隶属度阈值筛选出符合条件的节点。在实验部分,本文提出的两种算法在合成网络和真实网络中进行了大量的对比实验,通过对实验结果的分析,本文所提出算法的性能优于对比算法。

基于知识图谱的科研社交网络分析与应用

基于标签传播的加权网络社团划分方法研究

这是一篇关于加权网络,有向网络,节点相似度,节点重要性,标签传播,社团划分的论文, 主要内容为现实社会中许多事物之间的关系都可以抽象成复杂网络,社团结构是复杂网络的重要特性,而社团划分是理解网络结构和挖掘网络所蕴含的信息的有效途径。目前,国内外的社团划分算法的研究大多是基于无权无向网络的。相比无权网络,加权网络能反映更深层次的信息,研究加权网络的社团划分问题具有更广泛的应用价值。而有向网络也是对客观世界的一种抽象,对其社团结构的识别同样有着重要的现实意义。标签传播算法是一种简单高效的社团划分算法,其思想具有很高的借鉴价值。因此,本文对基于标签传播的加权网络社团划分方法进行研究,具体工作如下:针对无向加权网络:设计了一种基于相似度和标签传播的加权网络社团划分方法SLWCD。该方法沿用了LPA算法用标签代表节点所属社团和通过传播(迭代更新)标签实现社团划分的思想。但是,考虑到加权网络的特性以及LPA算法在初始标签分配和标签更新过程中存在的随机性会致使每一次的划分结果不尽相同(即不够稳定),在SLWCD方法中采用了新的初始标签分配策略和新的标签更新策略。初始标签分配策略引入了能涵盖节点间直接与间接关系的基于Jaccard的加权网络节点相似度,标签更新策略考虑了能反映节点间关系强弱的边权。在真实的Zachary空手道俱乐部网络和Lesmis网络,以及LFR人工合成网络上的社团划分结果都验证了SLWCD方法不仅能够准确地划分加权网络的社团,而且具有较高的稳定性和较低的时间复杂度。针对有向加权网络:设计了一种基于改进标签传播的有向加权网络社团划分方法ILDWCD。该方法仍然通过标签传播来划分社团,但是初始标签不是随机分配,而是引入适合有向加权网络的相似度,基于节点相似度将节点分组,再按组分配初始标签;标签传播过程中,用改进的k-shell算法计算节点重要性,依据节点重要性确定标签更新序列。在人工合成网络上的社团划分结果验证了ILDWCD方法的有效性。为了验证ILDWCD方法的应用价值,使用Spring Boot、Spring MVC和Mybatis框架开发了一个简单的微博用户推荐展示系统,用于展示基于ILDWCD方法的微博用户推荐过程和效果。