简介:关系数据的聚类算法对于传播研究意义重大,首先运用迭代系统隐喻个体结构的变化,用输出与状态的包含距离表示关系的非对称同时也确定拥有最高结构等级序列的节点来代表簇;再将Hausdorff距离引入DBSCAN算法,使得同结构节点进行合并的加和算子和层次上卷的并算子变得可压缩。运用复杂网络研究人员的数据对算法的有效性进行了评估,分层后的人员合作网具有不同的网络结构特征;关键词在层次2网络中的传播效率高;互惠关系在知识传播中的作用最大。新的发现证明算法通过引入Hutchinson算子的可压缩测度Hausdorff距离使得网络结构对传播效果的影响得以体现,该算法的设计思路是正确的。
简介:为了探究供应链网络节点企业间合作演化的规律,本文在研究现实复杂网络度分布指数的基础上引入了双段幂律分布概念,并结合适应度和噪声涨落两方面因素构建了复杂网络环境下基于双段幂律分布的供应链网络企业合作演化模型。利用数值仿真对该模型进行分析,结果表明适应度是双段幂律分布产生的主导因素;而噪声涨落因素对企业度值影响很小,但可以影响幂指数。最后,以中国汽车制造业供应链网络为实证对象,利用演化模型得出双段幂律分布的幂指数γ1为0.59、γ2为3.4,与中国汽车制造业供应链网络演化的契合程度较高,验证了模型的有效性,并对供应链网络企业合作演化的机理进行了阐释。