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RSS订阅原创 一文了解复杂网络的研究问题
网络动力学不仅关注网络的静态结构，还关注网络中节点状态的演变、信息的传播、疾病的扩散等动态过程。网络表示（Network Representation）是指将复杂网络中的节点和边映射到低维向量空间中，使得这些向量能够保留网络的结构信息和属性信息。链路预测的目标是基于当前网络的结构和属性，预测网络中未来可能出现的新边或恢复已丢失的边。生成的网络可以用于模拟现实世界中的各种系统，如社交网络、生物网络、交通网络等。在复杂网络中，节点的重要性是一个非常重要的概念，用于评估网络中各个节点的影响力和关键性。
2024-09-22 09:54:39
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原创 复杂网络-不同节点攻击下的鲁棒性分析
复杂网络领域中，节点的重要性识别是非常重要的，文件中提供了在不同节点攻击下鲁棒性的判断（鲁棒性的好坏同样可以作为节点重要性的判断依据），不同攻击方式分别为：随机攻击方式、k-shell攻击方式、度中心性攻击方式、介数中心性攻击方式、接近中心性攻击方式。攻击之后通过最大连通子图的比例作为鲁棒性的指标。觉得写的不错的，大佬打赏打赏，嘿嘿嘿，混口饭吃。
2024-09-18 20:27:38
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原创 一文了解复杂网络中节点重要性的衡量指标
关键节点识别是网络科学中的一个重要研究领域，旨在从复杂的网络结构中找出那些在信息传播、影响力扩散等方面具有重要作用的节点。这一过程通常基于一系列的中心性指标来衡量节点的重要性，包括但不限于度数中心性、介数中心性、接近中心性、特征向量中心性等。通过识别这些关键节点，不仅可以帮助我们理解网络的基本结构和功能，还能为各种实际应用提供指导，如优化社会网络中的信息传播途径、提升技术网络的鲁棒性和安全性、改善医疗网络中的疾病防控策略等。因此，关键节点识别不仅是理论研究的重要组成部分，也是诸多实际问题解决的关键所在。
2024-09-10 17:13:11
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原创 一文掌握复杂网络的基础知识点
互联网与的现实生活存在着错综复杂的联系，共同构成了庞大的复杂系统，研究学者将复杂网络当作一种研究客观存在的物理、网络或是现实生活中的一些事件进行建模分析的一种研究手段。对于复杂网络的初步形成最早可以追溯到 1736 年，学者 Euler，他通过研究 解决“七桥 ”问题的办法，提出了一个新的数学分支——图论与集合拓扑，并通 过这一成就被后人称为“ 图论之父 ”。在 20 世纪末期，随着 Erdös 和 Rényi 提出 的随机网络模型、Watts 及 Strogatz 提出的 WS 小世界网络模型（
2024-09-07 00:20:28
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