导读:本文包含了随机图模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:学术社交网络,形成机制,指数随机图模型
随机图模型论文文献综述
段庆锋,冯珍[1]（2019）在《基于指数随机图模型的学术社交网络形成机制研究》一文中研究指出【目的/意义】在线学术社交兼具学术性与社会性属性,探讨其形成机制有助于深入理解互联网影响下的科学活动新规律。【方法/过程】梳理有关文献,将学术社交网络形成机制归纳为四方面:学科差异、多维同配、马太效应和结构嵌入;以指数随机图模型为指导,将关键因素纳入网络分析框架,构建ERGM实证模型,并以科学网博客用户好友网络为例,实证检验假设有效性。【结果/结论】结果发现:不同学科具有不同的跨学科社交倾向,其中人文社会科学用户表现最为强烈;学科、职称、机构相同的用户更容易建立社交关系;内容和关系方面的优势并没有给网络用户带来社交优势;好友关系更倾向于嵌入叁角结构。总之,研究发现学术社交网络呈现显着的学科差异、多维同配和结构嵌入倾向,而马太效应没有得到实证支持。(本文来源于《情报科学》期刊2019年07期）
谭灵芝,孙奎立[2]（2019）在《城市生活垃圾分类回收网络治理关系研究——基于指数随机图模型的分析》一文中研究指出2017年《生活垃圾分类制度实施方案》正式公布实施,但现阶段分类效果仍不显着。原因之一在于生活垃圾回收涉及多利益主体,各利益主体的纠纷和冲突阻碍我国生活垃圾分类回收目标实现。寻求解决各利益主体冲突的途径,有助于较好地解决上述问题。作者通过Markov随机图模型和高阶随机图模型对城市生活垃圾分类回收利益网络结构和关系进行分析。研究结果发现:整个生活垃圾分类回收体系形成了众多节点,各节点间彼此相互影响,产生了连接或分散或紧密的子群。其中,政府组织内部节点存在互惠性,网络等级闭合路径显着,说明政府组织内部会形成紧密度较高但直径较短的核心结构,特别是存在隶属关系的节点。而同级别机构或非隶属关系的节点之间联系紧密度较低,各自为政。政府组织与非政府组织之间网络紧密度较低,没有形成强有力的交互影响关系,造成生活垃圾分类回收利益隔离,难以对生活垃圾分类回收形成强有力的管理。因此,现阶段应该加强不同组织间的合作,形成利益共享机制,提高城市生活垃圾分类回收可持续性。(本文来源于《城市与环境研究》期刊2019年02期）
杨冠灿,刘占麟,李纲[3]（2019）在《基于指数随机图模型的专利引用关系形成机制研究——以奈拉滨药物为例》一文中研究指出[目的/意义]专利引用关系形成问题是理解创新网络的一个重要问题。传统的回归模型对观察对象设定的独立性假设,无法将网络的结构效应因素整合到模型中来提供综合性的统计推断。指数随机图模型(ERGM,Exponential Random Graph Model)是一种创新性的统计推断方法,它能够将属性特征、自组织特征以及网络协同特征叁种特征综合起来观察。[方法/过程]以奈拉滨药物的专利引文网络作为研究对象,利用ERGM系统检验了影响专利引用关系的五种机制:专利属性的主效应;专利引用时间的差值效应;专利引用关系的聚敛效应;专利引用关系的传递效应;专利引用关系的网络协同效应。[结果/结论]五种机制都在奈拉滨药物的专利引用关系的形成过程发挥了作用。但叁种效应对于奈拉滨药物的专利引用关系的形成作用最为显着:共享发明人关系协同效应、共享家族关系协同效应、传递效应。一些辅助机制也会对专利引文关系形成产生影响,如引文时滞、权利要求数量和参考文献数量。(本文来源于《图书情报工作》期刊2019年10期）
任飒[4]（2019）在《基于指数随机图模型的动态网络分析》一文中研究指出网络由节点和边组成,节点表示个体或组织,边表示他们之间的关系,是一种关系数据的表达形式.网络分析方法把研究的问题抽象为网络,通过分析网络的特征变化和生成机制研究问题.指数随机图模型是近些年发展起来的处理此类问题的工具,其假设观测到的网络是由局部特征统计量决定的,模型形式灵活,用途广泛.现实生活中,网络的节点和边不是静止不变的,不断有新的节点和边的增加,旧的节点和边的消失,从而形成动态网络.动态网络广泛存在,研究动态网络的演化问题意义非常.基于此,本文提出动态网络的指数随机图模型,该模型对不同时刻网络参数进行同时估计,相邻网络的信息利用提高了估计的准确性.此外,我们使用迭代重赋权最小二乘法估计该模型,这使得包含很多节点的大规模网络问题也可以在较快时间内求解.实验表明,我们所提方法有助于发现网络变化趋势,比较不同时刻网络特征.贸易问题是宏观经济研究的热点问题.本文用网络分析方法研究国家之间的贸易往来关系.利用60个国家之间的2001-2016年出口金额数据,国内生产总值数据(GDP)和距离数据构建了包含16个时间点的动态贸易网络;基于网络的密度,节点入度和出度的绝对数值和相对数值以及节点度分布展开网络特征分析;建立动态指数随机图模型分析影响因子作用大小的变化趋势.结论表明:2001年-2016年国际贸易网络规模总体上是扩大的;美国和德国在进出口市场上长期占有主导地位,中国是贸易关系增长最快的国家,国际地位上升明显;单边贸易对双边贸易的促进作用在经济景气时更为显着,国内生产总值对出口的促进作用变化较进口更为明显,距离对贸易的抑制作用变化程度较小.(本文来源于《西北大学》期刊2019-06-01）
闫志强[5]（2019）在《基于核分解无向随机图模型的贝叶斯推断》一文中研究指出关于复杂网络的建模以及模型的推断一直以来都是许多学者关心的问题,而复杂网络作为一种具有某些特殊拓扑性质的图,利用随机图理论研究网络的形成机制是比较流行的做法.由于经典的ER随机图模型并不能满足对现实网络研究的需要,一些学者提出了更加复杂的网络模型,比如广义随机图模型,BA无标度随机图模型,以及在社交网络研究中,比较经典的p_1模型,Markov模型,p~*模型等,对于这些模型的参数推断方法主要有伪极大似然估计(MPLE)、近似极大似然估计(AMLE)和贝叶斯估计.而本文的主要目的是针对一种新的核分解网络模型,给出有效的贝叶斯推断,并且探究模型的一些性质.本文首先介绍了无向图的核分解以及核分解模型相关定义,理论上,这种模型的构建不局限于网络局部节点的度信息,而是可以捕获整个网络的全局信息,之后通过模拟来探究这种性质.接着我们给出了一种生成参数已知的核分解模型随机图的算法.接下来一方面是对模型的参数推断,为了规避模型中依赖于参数的正则化常数给参数推断带来的困难,我们借助了一种新的基于M-H抽样的算法以及ADS算法.另一方面我们通过模拟检验了参数估计的稳定性,并且将模型应用到退化度m=3和m=4的小规模真实网络中,比较贝叶斯估计和极大似然估计的估计效果.实验结果表明,贝叶斯估计对于低退化度的小规模网络的核分解模型是一种更加有效的估计方法.(本文来源于《吉林大学》期刊2019-05-01）
侯传璐,覃成林[6]（2019）在《中国省际贸易网络的特征及影响因素——基于铁路货运流量数据及指数随机图模型的分析》一文中研究指出省际贸易对于中国应对国际贸易不确定性风险,尤其是中美贸易摩擦的冲击、促进全国经济增长具有重要影响。然而,关于省际贸易网络的研究却很薄弱。本文从网络分析的角度,基于2015年省际铁路货运量数据,分析了中国省际贸易的网络特征,并使用指数随机图模型分析了省际贸易网络的影响因素。结果表明,省际贸易网络覆盖范围广且层次分化明显,省际贸易流向及规模不平衡;在省际贸易网络中,已形成了华北及东北子网络、华东及华中子网络、华南及西南子网络、西北子网络;各省区市的省内贸易、煤炭生产量、四大区域战略、各省区市之间的空间距离等因素对省际贸易网络具有不同的影响。因此,我们要善于利用其中的积极影响因素,控制消极影响因素,促进省际贸易网络发展,为增强经济增长的内生动力、实现高质量发展做出积极贡献。(本文来源于《财贸经济》期刊2019年03期）
杨冠灿,陈亮,张静,李纲[7]（2019）在《专利引用关系形成的解释框架:一个指数随机图模型视角》一文中研究指出[目的/意义]近年来,围绕着专利引文网络结构特征的研究出现大量的研究成果,这些成果都从某种程度上折射出专利引文关系的形成受到来自属性特征之外关系特征的影响,而现有的以回归方法为基础的统计推断方法难以将这些因素纳入到分析框架中,因此,急需探索新的方法。[方法/过程]从关系形成视角,专利引用关系形成可表示叁种广义的关系形成过程:自组织影响过程、自身属性影响过程、网络协变量影响过程,并建立关系形成过程与网络配置间的映射关系,最终,形成一整套可用于理解复杂专利引用关系形成问题的解释框架。[结果/结论]提出一整套可用于理解复杂专利引用关系形成问题的解释框架,该框架是未来进一步构建网络统计模型的理论基础,另外,解释框架包含丰富的网络配置项,预示着未来指数随机图模型在文献计量、科学网络分析上广阔的应用前景。(本文来源于《图书情报工作》期刊2019年05期）
段庆锋,马丹丹[8]（2018）在《基于指数随机图模型的专利技术扩散机制实证研究》一文中研究指出网络嵌入视角下专利技术扩散路径间存在相关性,但这种网络内生性影响并未在已有研究中得到足够重视。将扩散因素归纳为:专利价值、专利保护、多维同配、结构嵌入,从扩散网络内生、外生因素两个方面构建分析模型,并以石墨烯领域为例,采用指数随机图模型,开展实证研究。实证结果说明:专利价值、技术、地理、组织层面同配性、闭合叁角结构嵌入均正向促进专利技术扩散,而专利保护强度反向抑制技术扩散。值得注意的是,专利技术扩散存在强烈的结构嵌入倾向,融合网络内、外生因素的模型能够更好地捕捉专利技术扩散机制。(本文来源于《科技进步与对策》期刊2018年22期）
罗泰晔,马翠嫦[9]（2018）在《基于指数随机图模型的协同创新网络形成机理研究》一文中研究指出[目的/意义]厘清协同创新网络的形成机理是对协同创新进行有效管理的前提。[方法/过程]文章以101家生物科技研发机构的共有专利数据为例构建协同创新网络,并使用指数随机图模型对这个网络的形成机理进行了分析检验。[结果/结论]分析结果显示:构建的协同创新网络是一个小世界网络。网络中的边、交互叁角形等结构对整个网络的形成有显着影响。网络节点的研发能力和同质性也能显着影响网络的形成。(本文来源于《情报理论与实践》期刊2018年10期）
张亚辉[10]（2017）在《随机图模型的聚类系数极限的研究》一文中研究指出本文第一章介绍了随机图的概念和复杂网络的叁种常见随机图模型及其性质。在20世纪50年代末期,Erd′os和R′enyi将边生成的随机性引入到经典的图论里面,提出了经典的随机图模型――ER图,并且研究了一些重要性质例如极大元存在的阈值问题。但在实际生活中,研究者们发现ER图模型不能完全刻画现实网络。比如现实网络并非完全是随机的,现实网络的小世界性质和度分布的幂规律性质并没有在ER图里得到解释。随着随机图论的理论越来越完善,在20世纪90年代,小世界模型和无标度模型的提出弥补了ER图模型的缺陷,而且能够生成符合某些性质的复杂网络。本章综述了小世界模型和无标度模型的提出、模型的建立和一些重要的结论,并给出了简单的例子。大多数的现实网络是很复杂的,但是它们有着叁个共性:幂律分布,平均最短距离小和聚类系数大。小的平均最短距离和大的聚类系数是小世界模型所共有的。我们详尽地总结了聚类系数和平均最短距离的定义。本文第二章分析了ER图的全局聚类系数和平均聚类系数的收敛性质。对于推广的ER图,我们给出了全局聚类系数的几乎必然收敛和平均聚类系数的依概率收敛。结果表明在图的规模适当大时,两者收敛是一致的,而且从模拟结果可以看出几乎处处和概率p相等。在结尾时,还给出了平均最短距离的模拟。以上的两点说明了ER图不属于小世界模型。本文第叁章和第四章分别介绍了阈值图和地理阈值图的背景和模型。但在阈值图和地理阈值图模型中,由于边形成的不独立性,很难在理论上给出平均聚类系数的收敛性质,只给出了全局聚类系数的收敛性质,并同时给出了平均聚类系数和全局聚类系数以及平均最短距离的模拟及讨论。另外,阈值图和地理阈值图模型的性质取决于阈值参数,我们给出了平均聚类系数和全局聚类系数随着阈值参数变化的模拟并探讨了阈值图和地理阈值图模型的小世界性质。指出,选取适当的θ值,阈值图和地理阈值图可以看做小世界模型。在模拟时,权重服从(0,1)上的均匀分布。本文第五章,展望了ER图、阈值图和地理阈值图的全局聚类系数的几乎必然收敛和平均最短距离的收敛。(本文来源于《吉林大学》期刊2017-05-01）
随机图模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
2017年《生活垃圾分类制度实施方案》正式公布实施,但现阶段分类效果仍不显着。原因之一在于生活垃圾回收涉及多利益主体,各利益主体的纠纷和冲突阻碍我国生活垃圾分类回收目标实现。寻求解决各利益主体冲突的途径,有助于较好地解决上述问题。作者通过Markov随机图模型和高阶随机图模型对城市生活垃圾分类回收利益网络结构和关系进行分析。研究结果发现:整个生活垃圾分类回收体系形成了众多节点,各节点间彼此相互影响,产生了连接或分散或紧密的子群。其中,政府组织内部节点存在互惠性,网络等级闭合路径显着,说明政府组织内部会形成紧密度较高但直径较短的核心结构,特别是存在隶属关系的节点。而同级别机构或非隶属关系的节点之间联系紧密度较低,各自为政。政府组织与非政府组织之间网络紧密度较低,没有形成强有力的交互影响关系,造成生活垃圾分类回收利益隔离,难以对生活垃圾分类回收形成强有力的管理。因此,现阶段应该加强不同组织间的合作,形成利益共享机制,提高城市生活垃圾分类回收可持续性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
随机图模型论文参考文献
[1].段庆锋,冯珍.基于指数随机图模型的学术社交网络形成机制研究[J].情报科学.2019
[2].谭灵芝,孙奎立.城市生活垃圾分类回收网络治理关系研究——基于指数随机图模型的分析[J].城市与环境研究.2019
[3].杨冠灿,刘占麟,李纲.基于指数随机图模型的专利引用关系形成机制研究——以奈拉滨药物为例[J].图书情报工作.2019
[4].任飒.基于指数随机图模型的动态网络分析[D].西北大学.2019
[5].闫志强.基于核分解无向随机图模型的贝叶斯推断[D].吉林大学.2019
[6].侯传璐,覃成林.中国省际贸易网络的特征及影响因素——基于铁路货运流量数据及指数随机图模型的分析[J].财贸经济.2019
[7].杨冠灿,陈亮,张静,李纲.专利引用关系形成的解释框架:一个指数随机图模型视角[J].图书情报工作.2019
[8].段庆锋,马丹丹.基于指数随机图模型的专利技术扩散机制实证研究[J].科技进步与对策.2018
[9].罗泰晔,马翠嫦.基于指数随机图模型的协同创新网络形成机理研究[J].情报理论与实践.2018
[10].张亚辉.随机图模型的聚类系数极限的研究[D].吉林大学.2017