模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (3): 360-365    DOI:
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基于图熵的社会网络演化分析*
郭瑞1,2,钟宁1,2,李文斌3
1.北京工业大学 国际WIC研究院 北京 100124
2.Department of Biological Information, Maebashi Institute of Technology, Maebashi-City, Japan 371-0816
3.石家庄经济学院 信息工程学院 石家庄 050031
Social Network Evolution Analysis Based on Graph Entropy
GUO Rui1,2, ZHONG Ning1,2, LI Wen-Bin3
1.International WIC Institute, Beijing University of Technology, Beijing 100022
2.Department of Biological Information, Maebashi Institute of Technology, Maebashi-City, Japan 371-0816
3.School of Information Engineering, Shijiazhuang University of Economics, Shijiazhuang 050031

全文: PDF (461 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 通过图熵测度来描述在网络演化过程中网络的有序性,并在安然数据集上得出全局属性和局部属性在网络演化中有序性的不同趋势,这体现社会网络的一个主要特征,即多尺度上的不一致性.然后通过熵参与度来识别网络中的重要结点.最后,从理论上解释全局属性和局部属性在有序性上网络演化呈现不同趋势的原因.
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郭瑞
钟宁
李文斌
关键词 社会网络邮件网络图熵熵参与度结点识别    
Abstract:The order of networks in evolution is described by graph entropy. And the different evolution tendencies of connectivity entropy and centrality entropy are discussed. The different evolution tendencies reflect one characteristics of social networks inconsistency of multiscale. Then, the important nodes in networks are detected by entropy participation ratio. Finally, the reason of the distinct tendencies of global property and local property is shown in theory.
Key wordsSocial Network    Email Network    Graph Entropy    Entropy Participation Ratio    Node Recognition   
收稿日期: 2008-06-10     
ZTFLH: TP311  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60673015)
作者简介: 郭瑞,男,1984年生,硕士研究生,主要研究方向为网络智能、复杂网络.E-mail: guorui-wici@emails.bjut.edu.cn.钟宁,男,1956年生,教授,博士生导师,主要研究方向为网络智能、知识发现与数据挖掘、粗糙集与软计算、智能Agent技术与应用、脑信息学等.李文斌,男,1974年生,副教授,主要研究方向为网络智能、数据挖掘.
引用本文:   
郭瑞,钟宁,李文斌. 基于图熵的社会网络演化分析*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(3): 360-365. GUO Rui, ZHONG Ning, LI Wen-Bin. Social Network Evolution Analysis Based on Graph Entropy. , 2009, 22(3): 360-365.
链接本文:  
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