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排序方式：

微博社会网络用户节点重要性排序被引量：3: 2016年; 微博用户节点重要性研究没有充分考虑到信息的高冗余性、传播速度快、时效性高等问题,为此构建基于贝叶斯模型的用户影响力计算方法。分析微博社会网络中用户的行为模式,使用贝叶斯网络模型进行用户节点属性的先验概率学习;通过人工标识重要用户节点,使用领域专家知识获取各属性的先验概率;对具有重要影响力的属性值进行学习,建立用户属性-影响力的贝叶斯网络模型,根据影响力排序得到微博社会网络用户节点重要性排序。实验结果表明,该方法可以显著识别重要用户节点。; 张贤坤荚佳宋琛高新雅; 关键词：贝叶斯网络社会网络

一种基于随机游走的社会网络社区划分方法: 本发明涉及一种基于随机游走的社会网络社区划分方法，涉及社会网络领域。发明解决了传统标签算法在标签更新过程中随机性过大的问题。首先，引入随机游走思想，计算得到一种衡量网络节点间相似度的矩阵；其次，标签传播过程中，当邻居节点...; 张贤坤宋琛牛渊博高新雅任静熬阳月; 文献传递

基于叠加随机游走的复杂网络节点重要度评估方法被引量：6: 2016年; 针对现有节点重要度评估方法排序结果不精确的缺点,提出一种基于叠加随机游走的评估方法。首先引入随机游走算法并进行叠加改进,计算得到节点间的相似度矩阵;其次提出相似和的概念,用以表征节点的重要度,相似和越高,表明其与越多的节点有更高的相似度,相对而言重要度越高;最后对相似和进行排序,得到网络中节点的重要度排序。实验证明,该方法能以较高的精度评估网络节点的重要度,获取网络中的关键节点。; 宋琛尹波张贤坤; 关键词：节点重要度随机游走

社会网络社区发现方法研究: 客观世界可以被抽象成不同的复杂网络，其中个体及个体之间的关联关系可以依据设定的规则抽象为图中的节点和节点间的边。社区结构是复杂网络的一个重要属性，社区内部节点连接稠密而社区间节点连接稀疏。通过寻找复杂网络中的社区结构可以...; 宋琛; 关键词：随机游走社会网络; 文献传递

一种基于局部回路的标签传播改进算法: 2015年; 社区发现是复杂网络分析领域的重要研究内容。针对标签传播算法中标签传播的随机性问题,提出一种基于局部回路的标签传播改进算法,即当节点邻居中标签出现频率存在多个最高时,不是随机选择一个邻居的标签作为该节点的标签,而是选择与该节点构成最短局部回路的邻居标签作为该节点标签,避免了标签在社区之间的任意传播。最后,用真实网络进行测试,结果表明,与传统的标签算法相比,提出的改进算法使社区划分结果得到了提高。; 张贤坤田雪费松宋琛熬阳月熬阳月; 关键词：复杂网络

基于随机游走相似度矩阵的改进标签传播算法被引量：5: 2016年; 基于标签传播的社区发现算法因其时间效率高而得到广泛关注。针对该算法因标签传播的随机性导致其社区划分准确度难以保证的问题,提出一种基于随机游走的改进算法。首先,引入随机游走思想,计算得到一种衡量网络节点间相似度的矩阵;其次,在标签传播过程中,当邻居节点中标签出现频率存在多个最高时,不是随机选择一个,而是选择相似度最高的邻居节点所拥有的标签来更新,避免了标签在社区之间的任意传播;最后,用不同的真实网络进行测试,结果表明在社区发现中该算法比原始标签传播算法取得更好的表现。; 宋琛张贤坤费松荚佳刘栋; 关键词：随机游走相似度

基于节点重要度的标签传播社区发现算法: 本发明涉及一种基于节点重要度的标签传播社区发现算法，其主要技术特点是：初始化每个节点的唯一标签；计算每个节点重要度，并按节点重要度从高到低对节点排序，生成有序序列；设置迭代次数t＝1；对有序序列中的任意节点，根据标签选择...; 张贤坤任静荚佳宋琛张倩; 文献传递

基于多尺度时空优化的空气质量预测方法: 2024年; 本文提出一种基于多尺度时空优化的空气质量预测方法(multi-scale spatial-temporal network for air quality prediction,MSSTN-AQP),结合空气质量系统中存在的长短期时间依赖关系和动态空间依赖性,提高长期空气质量预测的准确性。首先,通过构建多尺度时空特征提取模块,从多源异构数据中提取时空特征。其次,构建动态空间特征提取模块。通过将图卷积网络与注意力机制进行有效结合,捕捉空气质量网络中的全局空间特征,用于对多种空间依赖关系的联合建模。最后,构建时间特征提取模块,对Transformer模型进行改进与优化。自适应时间Transformer模块主要用于模拟跨多个时间步长的双向时间依赖关系。此外,将上述时空特征提取模块进行有效集成化,构建端到端的空气质量预测模型。为了验证模型的有效性,在两个真实数据集中进行实验验证。实验结果表明,MSSTN-AQP在预测精度上更具优势,尤其是在长期的空气质量预测任务中优势更加明显。; 董梅张贤坤黄文杰秦锋斌宋琛; 关键词：空气质量预测

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宋琛