Meta-Circuit machine: Inferencing human collaborative relationships in heterogeneous information networks

Human collaborative relationship inference is a meaningful task for online social networks and is called link prediction in network science. Real-world networks contain multiple types of interacting components and can be modeled naturally as heterogeneous information networks (HINs). The current link prediction algorithms in HINs fail to effectively extract training samples from snapshots of HINs; moreover, they underutilise the differences between nodes and between meta-paths. Therefore, we propose a meta-circuit machine (MCM) that can learn and fuse node and meta-path features efficiently, and we use these features to inference the collaborative relationships in question-and-answer and bibliographic networks. We first utilise meta-circuit random walks to obtain training samples in which the basic idea is to perform biased meta-path random walks on the input and target network successively and then connect them. Then, a meta-circuit recurrent neural network (mcRNN) is designed for link prediction, which represents each node and meta-path by a dense vector and leverages an RNN to fuse the features of node sequences. Experiments on two real-world networks demonstrate the effectiveness of our framework. This study promotes the investigation of potential evolutionary mechanisms for collaborative relationships and offers practical guidance for designing more effective recommendation systems for online social networks.     

国际图书情报领域作者、机构和国家合著网络剖析

借助SPSS软件从2015年JCR收录的图书情报学领域的86种核心期刊中,随机选取20种期刊作为数据来源,利用书目共现分析系统——BICOMB软件生成共现矩阵,运用UCINET和Pajek软件实现作者、机构和国家3个合著网络的可视化,分析各合著网络的聚类系数、平均距离、高频合作群体,检验小世界特性,揭示网络整体结构、核心学术群体和高频合著集团之间的关系。结果表明国际图书情报领域发文量、合著率及合著规模基本逐年上涨,合作科研已成为不可逆转的大趋势,3个合著网络均具聚类系数大,平均距离短的特点,符合复杂网络的小世界理论,说明国际图书情报领域整体合著网络具有较高的连通性、内部交流频繁、信息传递畅通。高频合著作者和高频合作机构有着确定的研究方向,且倾向于将其连续性的科研成果发表于同一期刊。     

商业银行客户信用综合评估的BP神经网络模型的建立

根据资信评估理论,结合我国商业银行实际情况,设计了商业银行客户信用评估的指标体系,同时,运用BP神经网络构建客户信用综合评估模型,并提出了相应的算法。     

学科知识网络实证研究（Ⅳ）合作网络的结构与特征分析1）

科研活动里的合作现象越来越成为一种全球范围内的大趋势,表现在论文产出中是作者间的合著率在过去的100多年内越来越高,同时这种活动中的合作关系也越来越复杂。本文以图书馆与情报学领域内的论文合著为例,主要针对科研合作网络展开研究,生成了以合著论文里文献生产者共现为特征的合作矩阵与网络,并验证了作者合作网络的无标度特征。本文将合作网络具体细化为三种类型：作者合作网络、机构合作网络和国家合作网络,并将这三种网络使用复杂网络与社会网络技术结合进行分析并作了横向对比。结果发现图书馆与情报学领域内的作者合作网络是非连通的稀疏网络,科学家之间已成多个研究社团,机构与国家合作网络都有较短的平均路径、较高的网络密度和集聚系数。论文最后还对目前常用的合作网络研究方法进行了反思和展望。     

基于神经网络的转换GPS高程的新方法

GPS高程是相对于WGS-84椭球体的大地高,因此,在工程应用中,GPS高程需要转换为正常高.转换GPS高程通常采用二次曲面拟合法(CFM)和神经网络方法(NNM),但这2种方法各有优缺点.在研究了这2种方法之后,提出了一种转换GPS高程的新方法,该方法综合了上述2种方法的优点,故取名为“CF&NNM”方法.介绍了CF&NNM方法的思路和计算过程.通过一个工程实例,列出了上述3种方法的数据处理结果,新方法效果最好.对CF&NNM方法进行了理论分析.     

一种新型集成智能传感器的容错控制方法

提出了一种传感器容错控制新方案。该方案融合了神经网络、模糊逻辑、自适应预测、系统结构分析与容错控制技术 ,解决了传统容借控制系统不能对复杂系统进行有效控制的问题。采用该方法对一传统容错控制系统进行了仿真 ,证明了具有比原系统更加优越的性能     

Cluster-K: Network topology for searching replicated data in p2p systems

This paper proposes a new scheme for ensuring data consistency in unstructured p2p networks where peers can subscribe to multiple content types (identified by labels) and are rapidly informed of content updates. The idea is based on using a static tree structure, the Cluster-K⁺ tree, that maintains most of the structural information about peers and labels. A label denotes a set of replicated or co-related data in the network. The Cluster-K⁺ tree provides efficient retrieval, addition, deletion and consistent updates of labels. Our proposed structure guarantees a short response search time of O(H + K), where H denotes the height of the tree and K the degree of an internal tree node. We present theoretical analytic bounds for the worst-case performance. To verify the bounds, we also present experimental results obtained from a network simulation. The results demonstrate that the actual performance of our system is significantly better than the theoretical bounds.     

社会网络分析方法在科技评价中的应用研究

深入了解科学体系的内部结构,分析科学系统的运行规律及发展趋势是科技评价研究的重要课题。科技文献体系中的知识网络类型多种多样,他们之间既相互联系,又相互区别,不同要素组合构成多种类型的网络结构,如引文网络、共词网络和合作网络。探讨利用社会网络分析方法,例如权力指数、点出度与特征向量中心性、共词网络分析、合著网络分析、E-I指数等,对科技文献、科技期刊、学科研究热点、作者与机构合作情况以及学科交叉程度等进行科学合理、客观有效地评价、分析与测量。     

关系嵌入、结构嵌入与知识整合效能:人—环境匹配视角的分析框架

社会网是研究知识管理的重要视角,以往研究多从正面效应进行探讨,而忽略了个体因素所发挥的能动作用。因此,从社会网的关系嵌入和结构嵌入两个方面,构建了一个更加均衡的模型,论述了社会网在促进知识整合与合作满意度的同时,也存在增加角色负荷的潜在消极作用。从人—环境匹配角度强调了个体与社会网的互动机制,揭示了个体通过能力和价值观的调整,使得社会网对知识整合的作用得以实现的过程。