学习福彩3d:基于数据的网络构建和网络的特征挖掘

时间:2019-05-24 18:08 我是天边飘过一朵云

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随着人们能够收集的数据规模越来越大,种类日益增多,如何基于大数据构建合适的网络也变得日益重要。例如,互联网(Internet)和万维网(WWW)等网络通常通过爬取等方式获得不完整节点和连边,而生物网络中的许多连边(如蛋白质之间的相互作用)目前尚未能通过实验获取。

因此,对实际复杂网络进行分析面临如下问题:如何获得高质量的网络结构数据?如何科学地分析数据质量?对不完整的网络结构数据所做的分析在多大程度上能够推广到整个网络?此外,即使有了高质量的网络数据,针对所研究的问题,往往也需要对数据做恰当的预处理以生成合适的网络。

近年来,人们从不同的角度尝试揭示实际复杂网络的各种结构性质,并取得了不少有价值的成果。但是,网络科学发展到今天已远不能仅仅停留在计算小世界和无标度等性质的水平上,必须要有新的发现与认识,解决新的问题,如:哪些拓扑性质对于刻画网络结构具有重要性?各种拓扑性质之间具有什么样的关系?同时,如何有效处理包含数千万乃至数亿节点的网络等相关的算法问题也是在大数据背景下面临的新挑战?;诖笫莸乃惴ㄑ芯坑锌赡艹晌丛有钥蒲а芯康募际趸≈?。从节点重要性分析、社团结构挖掘到链路预测和推荐算法等,其算法复杂性分析、快速近似算法、并行计算、分布式图存储问题等等都值得深入研究。


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