简介:首先,研究了Erdos1合著网络的特征属性,一方面使用节点的度、介数、接近中心性来描述Erdos1合著网络节点重要性,另一方面使用特征向量中心性和本文提出的高阶度参数来描述Erdos1合著网络节点影响力;然后,分别用逼近理想解的排序(TOPSIS算法)算法和主成份分析(PCA)对节点重要性和影响力排序;最后,利用修改的网页排名(PageRank)算法讨论了网络科学原创性论文中最具影响力的论文。
简介:对于圆锥型和棱锥型Hamiltonian的Eikonal型方程,本文给出了一种几何方法,得出其初值问题解的表达式并且说明由此式给出的解为原初值问题的粘性解.首先用一个凸函数序列逼近Eikonal型方程中的Hamiltonian,再由Hopf-Lax公式给出方程序列的粘性解,最后证明了该粘性解序列会收敛到Eikonal方程的粘性解.
简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。
简介:在网络终端视频体验过程中,影响用户体验的两个关键指标为初始缓冲等待时间和卡顿缓冲时间,本文结合移动视频传输协议等相关知识,通过机理分析方法,对实验数据进行分析和挖掘,建立了初始缓冲时延映射模型与卡顿时长占比函数模型。并基于视频体验评分测试软件Speedvideo及其网络运营平台,对所在地多个区域进行了综合测试。
简介:语言是思维的载体,它既反映着学生的思维,又影响着学生思维的发展.教学实践证明,加强学生的语言表达能力训练可以提高学生思维的逻辑性、灵活性、准确性,从而达到提高学生综合素质的目的.但小学数学课堂教学中,学生语言表达能力的培养很容易被忽视,经常会出现学生会做不会说,爱说说不出,教师代替学生说的现象,以至于老师说得很累,学生听得很无趣.要解决这一矛盾,就必须从一年级开始,根据教材特点,有目的、有计划、多形式地对学生的数学语言表达能力进行训练,让学生多说,使学生真正成为课堂的“主人”.低年级学生正处于语言发展的最佳时期,如果不重视语言训练,学生的思维将难以外化.在这个特殊时期就需要教师对学生进行数学语言的强化训练.