【摘 要】
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研究了一类基于知识相关度的局部偏好连接机制和偏好删除机制的知识网络演化模型。数值模拟了知识网络累积度分布,累积度分布一开始近似服从无标度分布,而后出现一指数截断。最后比较了在一些不同连接与删除机制下生成的一些知识指标,仿真结果表明,基于知识的局部偏好连接机制和基于度的偏好删除机制比随机局部偏好连接机制和随机偏好删除机制更易于引起网络异质性及提高网络的绩效,而这些指标是有利于网络的形成。
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研究了一类基于知识相关度的局部偏好连接机制和偏好删除机制的知识网络演化模型。数值模拟了知识网络累积度分布,累积度分布一开始近似服从无标度分布,而后出现一指数截断。最后比较了在一些不同连接与删除机制下生成的一些知识指标,仿真结果表明,基于知识的局部偏好连接机制和基于度的偏好删除机制比随机局部偏好连接机制和随机偏好删除机制更易于引起网络异质性及提高网络的绩效,而这些指标是有利于网络的形成。
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