67、复杂网络节点恢复与常用钢知识图谱实体提取研究

复杂网络节点恢复与常用钢知识图谱实体提取研究

在当今数字化时代，复杂网络和知识图谱的研究至关重要。复杂网络中的级联故障可能导致系统崩溃，而知识图谱则能有效整合和管理专业领域的知识。本文将探讨基于Q模型的复杂网络节点恢复方法，以及常用钢知识图谱的命名实体提取方法。

基于Q模型的复杂网络节点恢复

在系统演化过程中，级联行为广泛存在于各种系统中。小的初始扰动可能引发大规模的级联故障，导致系统崩溃。为解释这一现象，Watts提出了Q模型，该模型基于简单的阈值规则，描述了稀疏随机网络中相互作用的代理的决策过程。

然而，传统的Q级联模型存在局限性，它忽略了节点异质性对级联动力学的影响。此外，k - 核级联研究指出，级联是由连接数少于ks的节点离开引发的。近期，Yu等人通过添加阈值规则扩展了k - 核级联的研究。

为了研究网络恢复，本文采用基于Q模型的恢复方法，具体步骤如下：
1. 攻击阶段 ：从网络中移除一定比例的节点，基于Q模型，网络中会发生节点和链路的级联故障。
2. 恢复阶段 ：在级联故障发生后的某个步骤，选择一定比例的故障节点恢复其功能，此时网络的级联故障行为仍在继续。

该模型的主要参数包括：
- 初始移除比例（IR） ：从网络中选择移除的节点比例。
- 恢复步骤（r） ：在第r步恢复节点。
- 恢复比例（RR） ：从已移除的节点中恢复的节点比例。
- 阈值q