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抽样对复杂网络多重结构特征的影响
  • ISSN号:1006-2467
  • 期刊名称:《上海交通大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:N94[自然科学总论—系统科学]
  • 作者机构:[1]杭州电子科技大学管理学院,杭州310018, [2]浙江师范大学工商学院,金华321004, [3]上海交通大学安泰与经济管理学院,上海200052
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70401019)
中文摘要:

针对数据缺失情况下网络的结构特征是否能够保持,在现有文献研究基础上将无偏的随机抽样扩展到有偏抽样,并将对幂律度分布这一单一结构特征的考察扩展到对网络多重结构特征的考察.通过对一个社会网络典型模型的仿真研究发现,不同的抽样方法对网络多重结构特征具有不可忽视的影响作用,而中枢抽样在一定程度上为较优的抽样策略.最后针对中枢抽样策略的实际应用给出了建议.

英文摘要:

This paper incompletely is concerned the problem of whether the structural properties of network can be kept well when data is collected. Based on the current researches on this problem, the current unbiased random sampling is extended to biased sampling and the current focus on the single property to consideration of multiple properties. By the simulation analysis for a representative model of social networks, it is found that different sampling methods have a nontrivial influence on multiple topological properties of networks and the hub sampling strategy is more applicable to some extent than others. A suggestion of how to implement the hub sampling strategy in practice was proposed.

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期刊信息
  • 《上海交通大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:上海交通大学
  • 主编:郑杭
  • 地址:上海市华山路1954号15F
  • 邮编:200030
  • 邮箱:shjt@chinajournal.net.cn
  • 电话:021-62933373 62932534
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-2467
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1466/U
  • 邮发代号:4-256
  • 获奖情况:
  • 1996年全国优秀科技期刊奖,1992年、1996年、1999年国家教育部系统优秀科技期刊奖,2002年“百种重点期刊奖”,2003年百种中国杰出学术期刊,2004年教育部全国高校优秀科技期刊一等奖,2004年“百种重点期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:30903