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科研工作

SIRS阈值模型下混合H指数分解影响扩散性分析

来源:     发布日期:2023-08-04    浏览次数:

报告时间:2023年08月07日15:00–17:00

报告地点:中国十大娱乐赌博城网址2号楼219会议室

报告题目:SIRS阈值模型下混合H指数分解影响扩散性分析

报告简介:对研究人员的可生产性(包括数量和质量)的评估通常使用H指数来衡量,该指数也是衡量社会网络中节点重要性的工具。然而,H指数有其严格性,而且由于网络中许多节点的H指数分数相近,要比较得分相近的节点可能具有挑战性。针对这一问题,我们提出了一种名为"混合H-index分解"(MHD)的新方法,它将H-index与著名的k-shell方法衍生出的混合度分解(MDD)相结合,更精细地将节点划分为不同的壳。此外,MHD方法还可以进一步细化,在每个壳中优先选择节点信息熵较高的节点,确保种子可以在整个网络中均匀分布。为了测试这种方法的有效性,我们使用SIRS模型在现实世界的数据集上进行了影响传播模拟,该模型允许个体从易感状态过渡到感染状态,然后恢复易感状态或进化去除。结果表明,我们的方法优于现有的几种类似算法。

报告人介绍:张肇明教授是台北商业大学特聘教授,2011至2013年担任资讯与决策科学研究所所长,2014至2015年担任台北商业大学管理学院院长,同时兼任“演算法与计算理论学会”理事一职。到目前为止,已经连续21年(共15次)获得台湾科技专题研究项目主持人。在学术研究上,在IEEE/ACM ToN, IEEE TC, IEEE TPDS等发表110余篇期刊论文与100余篇会议论文。目前,主要的研究领域包括算法设计与分析,图论,并行与分布式计算等主题。

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