[发明专利]一种网络异质多维标度方法有效
申请号: | 201210251697.0 | 申请日: | 2012-07-20 |
公开(公告)号: | CN102890703A | 公开(公告)日: | 2013-01-23 |
发明(设计)人: | 宣琦;马晓迪;董辉;张哲;俞立 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人: | 王兵;王利强 |
地址: | 310014 *** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 网络 多维 标度 方法 | ||
技术领域
本发明涉及数据挖掘和复杂网络分析领域,特别是针对网络的多维标度方法。
背景技术
由于网络(或图)能够方便地描述不同个体之间的相互作用关系,近十年来它被越来越多地运用到系统科学中用于描述不同领域的复杂系统,例如生命科学中的蛋白质网络(参照文献[1]:M.Vidal,M.E.Cusick,and A.-L.Barabási,Interactome Networks and Human Disease,Cell 144,986(2011),即M.Vidal,M.E.Cusick,and A.-L.Barabási,相互作用网络与人类疾病,《细胞》,144,986(2011)),脑纤维网络(参照文献[2]:P.E.Vértes,A.F.Alexander-Bloch,N.Gogtay,J.N.Giedd,J.L.Rapoport,and E.T.Bullmore,Simple Models of Human Brain Functional Networks,Proc.Natl.Acad.Sci.USA 109,5868(2012),即P.E.Vértes,A.F.Alexander-Bloch,N.Gogtay,J.N.Giedd,J.L.Rapoport,and E.T.Bullmore,一种人类大脑功能网络的简单模型,《美国科学院院刊》,109,5868(2012))和生态网络(参照文献[3]:J.Bascompte,Structure and Dynamics of Ecological Networks,Science 329,765(2010),即J.Bascompte,生态网络的结构及其动力学,《科学》,329,765(2010)),地理科学中的公路网络(参照文献[4]:S.B.Gehlsen,andD.Helbing,Scaling Laws in the Spatial Structure of Urban Road Networks,Physica A363,89(2006),即S.B.Gehlsen,and D.Helbing,城市道路网络的空间结构的标准律,《物理一》363,89(2006))和空间邻接网络(参照文献[5]:[5]Q.Xuan and T.-J.Wu,Country Neighborhood Network on Territory and its Geometrical Model,Phys.Rev.E 79,046106(2009),即宣琦,吴铁军,国家领土邻国网络及其几何模型,Phys.Rev.E 79,046106(2009)),化学中的反应扩散网络(参照文献[6]:Q.Xuan,F.Du,H.Dong,L.Yu,and G.Chen,Structural Control of Reaction-DiffusionNetwork,Phys.Rev.E 84,036101(2011),即宣琦,杜方,董辉,俞立,陈关荣,反应扩散网络的结构控制,Phys.Rev.E 84,036101(2011)),电脑科学中的因特网和万维网(参照文献[7]:[7]D.Lusseau,The Emergent Properties of a Dolphin Social Network,Proc.R.Soc.Lond.B 270,S186(2003),即D.Lusseau,一种关于海豚社会网络的新特性,Proc.R.Soc.Lond.B 270,S186(2003)),以及社会科学中的各种社会网络(参照文献[8]:R.Pastor-Satorras,A.Vázquez,and A.Vespignani,Dynamical and Correlation properties of the Internet,Phys.Rev.Lett.87,258701(2001),即R.Pastor-Satorras,A.Vázquez,and A.Vespignani,互联网的动态相关性质,Phys.Rev.Lett.87,258701(2001))等等。此外,网络作为一种离散空间,对于研究物质与信息流(参照文献[9]:P.S.Dodds,Optimal Form of Branching Supply and Collection Networks,Phys.Rev.Lett.104,048702(2010),即P.S.Dodds,一种分支供应与收集网络的最佳形式,Phys.Rev.Lett.104,048702(2010)),反应扩散,同步一致性(参照文献[10]:W.Yu,G.Chen,and J.Lü,On Pinning Synchronization of Complex Dynamical Networks,Automatica 45,429(2009),即W.Yu,G.Chen,and J.Lü,复杂动态网络的同步一致性,Automatica 45,429(2009))等各个方面的动力学特性,均是良好的载体。
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