發(fā)布時(shí)間：2018-08-11 14:49

【摘要】：對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的3種暫態(tài)中心性進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究。通過(guò)在真實(shí)數(shù)據(jù)集中分析節(jié)點(diǎn)不同時(shí)刻的暫態(tài)中心性值發(fā)現(xiàn),不同時(shí)刻節(jié)點(diǎn)的暫態(tài)中心性具有很強(qiáng)的相關(guān)性�；诖�,提出幾種預(yù)測(cè)方法對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)集中節(jié)點(diǎn)未來(lái)的暫態(tài)中心性值進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)真實(shí)值與預(yù)測(cè)值進(jìn)行誤差分析,比較了不同預(yù)測(cè)方法在不同真實(shí)數(shù)據(jù)中的預(yù)測(cè)性能。結(jié)果表明,在MIT數(shù)據(jù)集中,最近時(shí)窗加權(quán)平均方法的性能最好;在Infocom 06數(shù)據(jù)集中,最近時(shí)窗平均方法的性能最好。
[Abstract]:In this paper, three kinds of transient centrality of nodes in complex networks are predicted. By analyzing the transient centrality of nodes at different times in real data sets, it is found that the transient centrality of nodes at different times is highly correlated. Based on this, several prediction methods are proposed to predict the future transient centrality of nodes in real data sets. Through the error analysis of real value and forecast value, the prediction performance of different prediction methods in different real data is compared. The results show that the performance of the nearest window weighted averaging method is the best in the MIT dataset, and the nearest window averaging method is the best in the Infocom 06 dataset.
【作者單位】： 三峽大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2016YFB0800403) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61174177,61602272,41172298) 湖北省自然科學(xué)基金(2017CFB594)資助
【分類號(hào)】：O157.5

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本文編號(hào)：2177311