基于高阶信息的网络相似性比较方法

1

作者 陈浩宇 徐涛 +2 位作者 刘闯 张子柯 詹秀秀 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期346-356,共11页

量化复杂网络之间的结构相似性是网络科学中一个基本且具有挑战性的问题,在医学、社会学等多个领域发挥了至关重要的作用.传统的网络比较方法通常基于简单的结构特征,例如节点度分布、最短路径长度等,这些方法可能无法充分捕捉网络的全... 量化复杂网络之间的结构相似性是网络科学中一个基本且具有挑战性的问题,在医学、社会学等多个领域发挥了至关重要的作用.传统的网络比较方法通常基于简单的结构特征,例如节点度分布、最短路径长度等,这些方法可能无法充分捕捉网络的全局结构信息,导致得到的网络相似性不精准.本文提出了一种基于高阶信息的网络相似性比较方法,该方法同时考虑了网络的全局结构和局部结构.具体而言,通过构建网络节点的高阶聚类系数分布和节点间距离分布,并利用基于这两个分布的Jensen-Shannon散度来量化网络之间的相似性.实验结果表明,相较于其他基线方法,本文提出的方法不仅能高效地比较不同网络的相似性,且在对真实网络进行扰动的过程中也表现出鲁棒性. 展开更多

关键词 网络相似性 高阶聚类系数 距离分布

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在线社交网络信息传播机制与动力学研究综述 被引量：20

2

作者 张子柯 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第4期422-431,共10页

近年来,在线社交网络越来越成为情报和信息获取的重要渠道,而在线社交网络中的信息传播往往难以准确预测和防控。本文从复杂网络角度总结了在线社交网络信息传播研究的结构、算法和动力学等问题的最新研究进展,包括在线社交网络结构分... 近年来,在线社交网络越来越成为情报和信息获取的重要渠道,而在线社交网络中的信息传播往往难以准确预测和防控。本文从复杂网络角度总结了在线社交网络信息传播研究的结构、算法和动力学等问题的最新研究进展,包括在线社交网络结构分析、信息传播动力学、网络结构预测算法;系统地总结和比较了当前比较有代表性的分析方法、模型和算法,并指出各方法的优缺点和适用范围;最后归纳了评价在线社交网络信息传播的指标体系。有助于深层次理解在线社交网络信息传播理论,并为舆情监控和信息侦测等实际应用提供科学依据。 展开更多

关键词 信息传播 社交网络 链路预测 复杂网络

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社会化标签系统的结构、演化和功能 被引量：19

3

作者 张子柯 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2011年第5期444-451,共8页

从复杂性科学角度总结了社会化标签系统的结构、演化和功能问题.包括多类异质性节点和超图模型的网络结构;基于标注行为的网络演化模型;基于标签的个性化推荐系统.系统地总结和比较了当前几种代表性的模型和推荐算法,并指出各方法的优... 从复杂性科学角度总结了社会化标签系统的结构、演化和功能问题.包括多类异质性节点和超图模型的网络结构;基于标注行为的网络演化模型;基于标签的个性化推荐系统.系统地总结和比较了当前几种代表性的模型和推荐算法,并指出各方法的优缺点和适用范围.有助于更深层次理解和解决社会化标签系统中的理论和应用问题. 展开更多

关键词 社会化标签 推荐系统 模型 超图

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基于复杂网络的合成致死预测方法研究综述

4

作者 刘闯 舒胜利 +1 位作者 詹秀秀 张子柯 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1670-1692,共23页

合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、... 合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、推动癌症的临床诊治有着重要的意义.因此,利用海量的高通量数据,通过构建数据分析模型和计算方法,从计算的角度进行SL对的挖掘和预测,是计算生物学研究的一个重要方向.本文首先对于SL预测所使用的相关数据进行了详细的综述,然后从生物网络这一全新视角出发,重点讨论了基于网络分析的SL预测方法.从网络上的统计学方法、基于网络结构变化的方法、基于网络特征学习的方法、基于图表示学习的方法四个方面综述了相关预测模型和研究的最新进展,详细地比较了各类方法的算法思路、应用场景和优缺点,最后针对SL预测的结果评估和验证方法的研究进展进行了论述.在此基础上,论文进一步总结出SL预测研究中所面临的几项挑战,并针对性的对未来发展方向进行展望,希望为今后的相关研究提供一些有用的参考和思路. 展开更多

关键词 合成致死 复杂网络 基因突变 机器学习 预测方法

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复杂网络研究的机遇与挑战 被引量：53

5

作者 周涛 张子柯 +16 位作者 陈关荣 汪小帆 史定华 狄增如 樊瑛 方锦清 韩筱璞 刘建国 刘润然 刘宗华 陆君安 吕金虎 吕琳媛 荣智海 汪秉宏 许小可 章忠志 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期1-5,共5页

该文是2013年在杭州师范大学组织下所召开的复杂网络研讨会基础上的总结和拓展,包含了与会多名学者共同讨论修订后所认可的目前复杂网络研究面临的最主要的10个挑战,这些挑战既是当前复杂网络前沿研究的提炼,又结合了大数据发展的宏观... 该文是2013年在杭州师范大学组织下所召开的复杂网络研讨会基础上的总结和拓展,包含了与会多名学者共同讨论修订后所认可的目前复杂网络研究面临的最主要的10个挑战,这些挑战既是当前复杂网络前沿研究的提炼,又结合了大数据发展的宏观背景。该文旨在为对复杂网络研究感兴趣的青年学者们提供具有参考意义的研究方向和建议。 展开更多

关键词 大数据 复杂网络 功能 结构

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SOA和Web2·0的一个集成框架(英文)

6

作者 左美云 张子柯 李倩 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2007年第3期418-420,共3页

为了避免企业信息系统外部和内部信息之间出现信息孤岛,将Web2.0和SOA的思想结合起来,提出了一个4层次的集成框架.该框架包括:数据层、服务层、展示层和协作层.其中展示层扮演了一个关键角色,它负责将外部信息从协作层聚集到信息系统中... 为了避免企业信息系统外部和内部信息之间出现信息孤岛,将Web2.0和SOA的思想结合起来,提出了一个4层次的集成框架.该框架包括:数据层、服务层、展示层和协作层.其中展示层扮演了一个关键角色,它负责将外部信息从协作层聚集到信息系统中,也将系统内部信息从服务层扩散给公共用户.该框架用来描述外部用户如何对企业信息系统产生贡献和新的服务,以及企业web服务如何集成起来与用户进行协作. 展开更多

关键词 框架 信息系统 面向服务的架构 WEB2.0 集成

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微博中的信息传播:媒体效应与社交影响 被引量：12

7

作者 陆豪放 张千明 +3 位作者 周莹 喻星 周涛 张子柯 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期167-173,共7页

该文从媒体性和社交性两方面入手,区分两种效应对于信息传播产生的影响。实证分析了新浪微博中大规模的信息转发行为,发现大规模转发链的信息扩散路径呈现出比较明显的星形结构,尤其是大度节点对于信息传播规模及传播速度的促进作用非... 该文从媒体性和社交性两方面入手,区分两种效应对于信息传播产生的影响。实证分析了新浪微博中大规模的信息转发行为,发现大规模转发链的信息扩散路径呈现出比较明显的星形结构,尤其是大度节点对于信息传播规模及传播速度的促进作用非常明显;另一方面,发现社交结构中好友的转发行为能提高用户转发的概率,且关系相对较强的双向好友之间的影响更大。 展开更多

关键词 转发链 异质性 信息传播 媒体效应 微博社交性

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时序网络中关键节点的识别方法研究进展 被引量：13

8

作者 陈诗 任卓明 +1 位作者 刘闯 张子柯 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期291-314,共24页

相对静态网络,时序网络可以更准确地刻画现实网络的动态过程。基于时序网络模型,如何有效地识别重要节点或者评价时序网络中一个节点对其他节点的影响力,已成为时序网络研究领域中的一个亟待解决的问题。该文分别从时序网络拓扑结构和... 相对静态网络,时序网络可以更准确地刻画现实网络的动态过程。基于时序网络模型,如何有效地识别重要节点或者评价时序网络中一个节点对其他节点的影响力,已成为时序网络研究领域中的一个亟待解决的问题。该文分别从时序网络拓扑结构和动力学的角度,对现有的时序网络中的关键节点识别方法进行了系统的回顾,详细比较各种方法的计算思路、应用场景和优缺点。最后总结了这一研究方向几个待解决的问题,并指出未来可能的发展方向。 展开更多

关键词 评价指标 传播动力学 时序网络 拓扑结构 关键节点

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时序超网络上重要节点挖掘方法研究

9

作者 詹秀秀 余小燕 +1 位作者 刘闯 张子柯 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期17-26,共10页

在如何识别时序超网络上的重要节点方面取得了一定的进展。定义了该类网络上度量节点重要性程度的8个中心性方法及随机移除节点的基线方法,分别侧重于网络不同的拓扑结构性质和时间特征,从多个角度综合考虑了该类网络上节点的重要性。同... 在如何识别时序超网络上的重要节点方面取得了一定的进展。定义了该类网络上度量节点重要性程度的8个中心性方法及随机移除节点的基线方法,分别侧重于网络不同的拓扑结构性质和时间特征,从多个角度综合考虑了该类网络上节点的重要性。同时,构建了时序超网络上的SI传播模型,基于该模型提出了新的评估方法来衡量所提出的中心性方法的有效性。研究表明,在时序超网络上,基于最快到达路径的介数中心性方法是评价该类网络上节点重要性的良好指标。此外,基于时间分辨率的度和超度中心性方法通过寻找网络的最佳时间分辨率,可以进一步优化普通的度和超度中心性方法,弥补了普通方法不能有效考虑网络时间信息的缺点,且在多个真实网络上表现出与介数中心性方法相当的性能。 展开更多

关键词 时序超网络 SI传播模型 重要节点 中心性方法

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舰艇编队防空能力仿真和可疑目标识别模型 被引量：2

10

作者 周楠 詹秀秀 +2 位作者 朱燕燕 张子柯 孙桂全 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2017年第7期39-43,共5页

由于舰艇的探测范围有限,为了最大限度地保证指挥舰的安全,需要设计合理的编队队形。对此设计了一种对称环形编队,分析了该编队在有预警机和无预警机两种情景下的抗饱和攻击能力。分析结果显示该队形能最大程度地保护指挥舰安全,抗饱和... 由于舰艇的探测范围有限,为了最大限度地保证指挥舰的安全,需要设计合理的编队队形。对此设计了一种对称环形编队,分析了该编队在有预警机和无预警机两种情景下的抗饱和攻击能力。分析结果显示该队形能最大程度地保护指挥舰安全,抗饱和攻击能力显著增强。特别在有预警机支援的情况下,舰队生存能力可以得到极大提升。最后针对未知目标,使用决策树分类可以更迅速准确地判断出目标真实意图。 展开更多

关键词 舰艇编队 抗饱和攻击 决策树分类 目标识别

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探测和评估复杂网络影响力节点的路径多样性核度中心方法 被引量：2

11

作者 杨雄 黄德才 +1 位作者 詹秀秀 张子柯 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期129-138,共10页

针对当前复杂网络影响力节点探测和评估方法不能精确定位影响力节点、计算复杂等不足,在传统网络K核分解方法的基础上引入了路径多样性概念,从信息传播角度进行了研究,提出了一种基于路径多样性信息熵进行影响力节点探测与评估的新的核... 针对当前复杂网络影响力节点探测和评估方法不能精确定位影响力节点、计算复杂等不足,在传统网络K核分解方法的基础上引入了路径多样性概念,从信息传播角度进行了研究,提出了一种基于路径多样性信息熵进行影响力节点探测与评估的新的核度中心方法,即路径多样性核度中心(C_(ncd))方法。实验结果显示,相对于其他影响力节点探测与评估方法,如度中心法(C_D)、介数中心法(C_R)、接近中心法(C_C)、K核中心法(K_C)及核度中心法(C_(ncd)),C_(ncd)方法能够更精确地对影响力节点进行定位,并且能更细粒度地对节点影响力进行有效排序。 展开更多

关键词 节点影响力 度中心 介数中心 接近中心 K核分解

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基于关键词的知识图谱挖掘信息技术学科演化趋势 被引量：19

12

作者 李丽霞 任卓明 张子柯 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期780-787,共8页

瑞士国家科学基金会(SNSF)作为瑞士最主要的科研基金提供机构,以促进瑞士科技创新的发展为主要任务。因此,从SNSF数据中挖掘创新型国家瑞士的信息学科研究现状和研究趋势,可以启发我国科研人员和科技管理人员的前瞻性思考。该文抽取了19... 瑞士国家科学基金会(SNSF)作为瑞士最主要的科研基金提供机构,以促进瑞士科技创新的发展为主要任务。因此,从SNSF数据中挖掘创新型国家瑞士的信息学科研究现状和研究趋势,可以启发我国科研人员和科技管理人员的前瞻性思考。该文抽取了1999−2018年来源于SNSF数据库的科研基金项目完整信息,分析了信息技术学科科研基金中的关键词知识图谱的演化情况;发现信息技术从围绕原始分布式系统等软件开发研究演化成以机器学习、深度学习为中心的人工智能研究;接着采用层级结构分布图将信息技术和数学的关键词交叉分布情况可视化,值得注意的是密码学和算法是信息技术与数学学科最明显的交叉研究内容,而且交叉研究频繁的研究内容相对发展得更好;通过计算不同时间段关键词分布的Kullback-Leibler(KL)散度分析信息技术与数学的学科交叉情况,发现这两个学科的交叉研究经历了迅速发展后进入较稳定、成熟的状态。 展开更多

关键词 演化分析 信息技术学科 研究热点 瑞士国家科学基金

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一种基于社会化媒体和社会网络结构的混合推荐模型 被引量：1

13

作者 周萍 张子柯 +1 位作者 章恬 赵方瑜 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2014年第3期267-276,共10页

近年来,社交网络的迅速发展为在线用户之间的沟通和交流带来极大便利,为良好的信息推荐服务提供了丰富的资源,与此同时也为个性化推荐带来了更为复杂的技术挑战.本文通过自然语言处理技术获取用户在社会化媒体(新浪微博)中的个性化兴趣... 近年来,社交网络的迅速发展为在线用户之间的沟通和交流带来极大便利,为良好的信息推荐服务提供了丰富的资源,与此同时也为个性化推荐带来了更为复杂的技术挑战.本文通过自然语言处理技术获取用户在社会化媒体(新浪微博)中的个性化兴趣标签信息,应用到自行设计开发的社会化阅读应用牛赞网中.进一步地,利用用户在牛赞网中的阅读行为和社交信息,结合用户的社会化媒体兴趣,提出了一种混合推荐模型.实验基于牛赞网中的实际数据集,并与基于用户的经典协同推荐模型进行了对比,结果表明,提出的模型在推荐性能的几个指标(AUC、准确率、召回率、多样性和新颖性)上都有很大的提高.最后,通过对牛赞网中几个典型用户进行进一步的案例分析后得出,混合推荐模型的最优参数需要根据不同社会化行为的用户进行调节. 展开更多

关键词 推荐模型 社会网络 社会化媒体 标签 混合算法

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基于复杂网络控制理论的肿瘤关键基因预测研究 被引量：2

14

作者 姚旭 詹秀秀 +1 位作者 刘闯 张子柯 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期138-147,共10页

复杂网络控制能够捕获整个网络的状态,使得从海量的蛋白质相互作用数据中找到潜在的肿瘤致病基因成为可能。该文利用复杂网络控制理论探究肿瘤关键基因,对5种癌症相关的蛋白质–蛋白质相互作用网络,通过网络最小控制集方法,选取始终处... 复杂网络控制能够捕获整个网络的状态,使得从海量的蛋白质相互作用数据中找到潜在的肿瘤致病基因成为可能。该文利用复杂网络控制理论探究肿瘤关键基因,对5种癌症相关的蛋白质–蛋白质相互作用网络,通过网络最小控制集方法,选取始终处于最小控制集(minimum dominating set,MDS)的基因作为候选关键基因。利用肿瘤相关的生物通路数据和已被证实的肿瘤基因数据,采用富集分析证明了该方法的有效性。构建网络综合中心性指标,对候选关键基因进行排序。进而针对不同的癌症类型,挑选排在前面的候选基因(非已知重要基因集的基因)作为最终的预测基因,基于网络结构和体细胞突变数据分析,对其作为生物标志物的有效性进行验证。该研究在一定程度上为复杂网络控制理论在生物医学中的应用提供了思路。 展开更多

关键词 生物标志物 复杂网络控制 关键基因 蛋白质相互作用 肿瘤

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基于多变量LSTM神经网络的澳大利亚大火预测研究 被引量：8

15

作者 李莉 杜丽霞 张子柯 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期311-316,共6页

长短周期记忆神经网络(LSTM)受益于能够捕获长期依赖关系的特点,在许多实际应用中展现了优异的性能。该文构建了LSTM多变量数据驱动的预测模型,通过多变量输入的方式预测澳大利亚森林大火。首先使用多变量LSTM预测模型对日最高温度进行... 长短周期记忆神经网络(LSTM)受益于能够捕获长期依赖关系的特点,在许多实际应用中展现了优异的性能。该文构建了LSTM多变量数据驱动的预测模型,通过多变量输入的方式预测澳大利亚森林大火。首先使用多变量LSTM预测模型对日最高温度进行预测,并与反向传播(BP)神经网络以及ARIMA预测模型的结果进行对比。研究表明:以相关变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律,预测误差最大;以温度单变量为输入的ARIMA根据时序变化做出相应预测,预测效果较好;多变量LSTM预测模型综合考虑了多种因素的相互影响,同时结合了时间序列依赖关系,预测效果最好。最后通过多变量LSTM预测模型对某节点是否着火进行了预测,预测结果与实际值契合较好。总体来说,多变量LSTM预测模型对澳大利亚大火的预测结果可信。 展开更多

关键词 澳大利亚大火 深度学习 长短周期记忆神经网络(LSTM) 多变量 神经网络

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基于模体度的社交网络虚假信息传播机制研究 被引量：5

16

作者 徐铭达 张子柯 许小可 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1425-1435,共11页

社交媒体作为信息传播的载体,既可使人们快捷地分享信息流和获取时事新闻,也可能成为虚假信息泛滥蔓延的重要渠道.现有的虚假信息检测研究多基于对微博内容的机器学习或深度学习的识别模型,忽略了真假信息传播网络的结构差异.基于复杂... 社交媒体作为信息传播的载体,既可使人们快捷地分享信息流和获取时事新闻,也可能成为虚假信息泛滥蔓延的重要渠道.现有的虚假信息检测研究多基于对微博内容的机器学习或深度学习的识别模型,忽略了真假信息传播网络的结构差异.基于复杂网络的模体理论,提出了广度模体度与深度模体度的概念来量化传播网络的结构重要指标.研究表明:基于模体度的重要性计算方法是对传统网络结构重要性指标的一种创新与拓展,能够更全面地测度传播网络结构特性.通过构建的二维模体度量化指标,分析和揭示了微博、Twitter网络中虚假信息的结构特性与传播机制:虚假信息在广度传播与深度传播共同作用下扩散,广度模体度主要作用于网络传播规模,而深度模体度影响网络结构的复杂性.基于模体度的网络特征分析,可以应用于社交媒体信息传播的早期从源头上检测虚假信息,为虚假信息检测提供了一种新颖可行的途径. 展开更多

关键词 信息传播 模体度 虚假信息 谣言检测 网络结构分析 在线社交网络

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基于人口流动和时空信息的城市疫情影响研究 被引量：1

17

作者 张恺悦 詹秀秀 张子柯 《杭州师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第5期471-481,共11页

新型冠状病毒(COVID-19)自暴发以来对人类的身体健康以及国家乃至整个世界的经济产生巨大影响.因此,如何研究及预测COVID-19的传播对于疾病防控尤为重要.本文基于人口迁移和城市间的距离,采用机器学习(即线性回归和随机森林模型)对COVID... 新型冠状病毒(COVID-19)自暴发以来对人类的身体健康以及国家乃至整个世界的经济产生巨大影响.因此,如何研究及预测COVID-19的传播对于疾病防控尤为重要.本文基于人口迁移和城市间的距离,采用机器学习(即线性回归和随机森林模型)对COVID-19肺炎的确诊人数进行预测.在进行预测之前,我们对相关特征与疫情数据进行了相关性分析.结果表明,疫情数据与人口迁移和距离两种因素之间均表现出较强的相关性.综合两个模型来看,随着目标城市迁徙指数高的城市和邻近城市个数增加,预测结果的精度会不断提高.在机器学习预测中,随着作为特征的目标城市迁徙指数高的城市个数的增加,线性回归模型的预测性能变差,但随机森林模型的性能变好.并且,随机森林的预测效果一直优于线性回归.综上所述,人口迁徙和距离等相关数据有助于提高新型冠状病毒(COVID-19)肺炎的确诊人数预测精准度,为新型冠状病毒(COVID-19)肺炎或者其他传染性疾病确诊人数的预测提供了一种新的思路. 展开更多

关键词 COVID-19 人口流动 时空信息 机器学习 相关性分析

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基于时空聚集的网贷反欺诈建模与研究

18

作者 俞旭峰 王澎 +1 位作者 郭威 张子柯 《信息技术与网络安全》 2020年第2期69-74,共6页

识别突发的团伙欺诈已经成为网贷业务中亟待解决的问题。在特征维度较少的情况下,提出了一种基于时空聚集的网贷反欺诈模型。首先基于用户定位信息和申请贷款的时间,设计了一个适用于网贷场景下的聚集指标:K-N最近邻指数;然后,将不同时... 识别突发的团伙欺诈已经成为网贷业务中亟待解决的问题。在特征维度较少的情况下,提出了一种基于时空聚集的网贷反欺诈模型。首先基于用户定位信息和申请贷款的时间,设计了一个适用于网贷场景下的聚集指标:K-N最近邻指数;然后,将不同时间观察窗口的K-N最近邻指数利用基于LSTM(长短期记忆网络)的seq2seq(序列到序列)模型提取embedding(嵌入)特征;最后,利用LightGBM模型预测欺诈发生的概率。实验结果表明,所提出的指标能更有效地捕捉坏账,且相比于仅使用基础特征,预测结果的KS值和AUC都有了较好的提升。 展开更多

关键词 数据挖掘 金融欺诈识别 时空数据分析 近邻指数 LSTM

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网上拍卖中卖者声誉的非对称性研究 被引量：7

19

作者 吉吟东 李平 +1 位作者 邵培基 张子柯 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2010年第1期59-64,58,共7页

本文采用贝叶斯学习分析了网上拍卖中卖方声誉非对称现象产生的原因,并利用从淘宝网站收集的书画和书籍类物品的竞价数据,实证检验了卖方获得的好评次数与差评次数对拍卖物品成交概率和成交价格的影响。研究结果表明,买方对卖方的好评(... 本文采用贝叶斯学习分析了网上拍卖中卖方声誉非对称现象产生的原因,并利用从淘宝网站收集的书画和书籍类物品的竞价数据,实证检验了卖方获得的好评次数与差评次数对拍卖物品成交概率和成交价格的影响。研究结果表明,买方对卖方的好评(差评)将增加(减少)新的买方对拍卖物品的预期价值,进而增加(减少)物品的成交概率和成交价格。此外,卖方所获差评的影响大于好评的影响,并且这种非对称性效应在容易辨别其质量的物品拍卖中更为明显。 展开更多

关键词 网上拍卖 卖者声誉 非对称性 贝叶斯学习 淘宝网

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基于关键词的语义动力学实证分析 被引量：3

20

作者 张子柯 吕琳媛 +1 位作者 刘建国 周涛 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2008年第1期37-42,共6页

为了研究论文关键词在期刊系统中的过滤和分类作用,本文运用语义动力学的分析方法,对美国国家科学院院刊近16年的关键词进行了实证统计分析,包括关键词的词频分布、关键词演化标度行为,以及关键词的衰减因子变化。统计显示,美国国家科... 为了研究论文关键词在期刊系统中的过滤和分类作用,本文运用语义动力学的分析方法,对美国国家科学院院刊近16年的关键词进行了实证统计分析,包括关键词的词频分布、关键词演化标度行为,以及关键词的衰减因子变化。统计显示,美国国家科学院院刊中关键词的词频近似符合跨越4个数量级的Zipf分布,其指数为0.86。特别地,实证数据显示,每年新关键词的数目和所有关键词总数在演化过程中存在一个非常漂亮的幂次标度关系,其指数约为0.75。令人惊讶的是,严肃规范的期刊关键词和随意的网页标签具有几乎一致的演化标度律。这些不同系统中共同出现的的统计规律对于认识基于关键词的语义系统演化行为有借鉴作用。 展开更多

关键词 语义动力学 关键词 美国国家科学院院刊 衰减因子

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