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摘要:
复杂网络相似性度量在异常检测、状态划分等网络分析应用中起着至关重要的作用.近年来,静态网络相似性受到学者的广泛关注,但在实际场景中,网络结构往往会随着时间的推移不断演化,网络规模也会逐渐增大,如何快速且准确地评估动态网络之间的相似性面临巨大的挑战.基于静态网络的谱距离方法尽管取得了不错的效果,但对于大规模动态网络而言计算成本很高.为了解决这一问题,提出了一种快速计算动态网络相似性的方法.该方法基于矩阵扰动理论估算动态网络特征值的变化进而计算网络的相似性,具有线性复杂度.在人工数据集与真实数据集上的实验表明,提出的方法在保证准确率的基础上有效降低了计算复杂度.
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文献信息
篇名 大规模动态网络的相似性度量方法研究
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 动态网络 网络结构相似性 特征分解 矩阵扰动
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 人工智能与模式识别
研究方向 页码范围 1543-1552
页数 10页 分类号 TP182
字数 755字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 林友芳 北京交通大学计算机与信息技术学院 29 139 5.0 11.0
2 武志昊 北京交通大学计算机与信息技术学院 8 14 2.0 3.0
3 王佳 北京交通大学计算机与信息技术学院 7 32 2.0 5.0
4 赵苡积 北京交通大学计算机与信息技术学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
动态网络
网络结构相似性
特征分解
矩阵扰动
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
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10748
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