一种基于双曲几何空间的结构洞节点搜索方法

    公开(公告)号:CN112989189A

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN202110251783.0

    申请日:2021-03-08

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于双曲几何空间的结构洞节点搜索方法。本发明将复杂网络邻接矩阵通过庞加莱圆盘模型计算,得到双曲空间中复杂网络的每个节点的径坐标以及相对角坐标;使双曲空间中复杂网络的每个节点按照角坐标大小依次排列,然后设置节点间隙初始值,比较该值与相邻节点之间的角坐标差值大小,若小于则采用插空法将对应的相邻节点隔开,划分进不同节点簇,计算此时的模块度;增加节点间隙初始值,直至所划分出的不同节点簇的模块度收敛;计算双曲空间中结构洞节点的角坐标范围,将该范围内二步连接性大于等于1的节点输出并计算其平均连接强度。本发明的方法实现结构洞节点的快速搜索,减少计算复杂度,提高对大规模社会网络的分析效率。

    一种散热调节方法、装置、设备与存储介质

    公开(公告)号:CN114071960A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111319657.0

    申请日:2021-11-09

    Abstract: 本申请公开了一种空调冷量调节方法、装置、计算机设备与计算机可读介质,该方法包括:获取当前环境温度;根据所述环境温度在主动散热装置和被动散热装置中选择对应的散热装置;若选择所述主动散热装置,获取室内设备的发热量与空气参数;根据所述室内设备的发热量与所述空气参数确定所述主动散热装置的启动温度,实现根据不同温度开启不同的散热装置,减少因为散热带来的能耗,对散热装置的温度进行控制,在室内温度较高时快速将温度降到需求范围内。

    一种基于互信息最大化的多层属性网络表征学习方法

    公开(公告)号:CN113205175A

    公开(公告)日:2021-08-03

    申请号:CN202110398736.9

    申请日:2021-04-12

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明属于深度网络表征学习技术领域,具体涉及一种基于互信息最大化的多层属性网络表征学习方法。本发明输入多层属性网络和目标表征空间维度;结合多层属性网络中属性维度、网络层数、网络节点总数和目标表征空间维度,利用互信息最大化原理构建一种多层属性网络表征学习模型和模型的损失函数;结合模型的损失函数训练多层属性网络表征学习模型,输出多层属性网络节点表征矩阵。本发明利用互信息最大化原理将现有单层属性网络表征学习方法扩展到多层属性网络中,在低维目标空间中获取多层属性网络的节点向量表征,节点向量之间的关系可以保留多层属性网络中节点之间的结构接近性和属性相似性,有利于多层属性网络分析任务。

    一种基于双曲嵌入的网络多路径搜索方法

    公开(公告)号:CN113204677A

    公开(公告)日:2021-08-03

    申请号:CN202110388656.5

    申请日:2021-04-12

    Applicant: 武汉大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于双曲嵌入的网络多路径搜索方法。本发明输入无权无向网络;借助于双曲随机几何图模型完成双曲嵌入,获得网络节点表征向量;通过网络节点表征向量构造几何搜索树并借助于双曲空间超圆周获取网络中每对节点间的主干通信子网;最终在该子网中完成完全不相交或部分不相交的多路径搜索。本发明通过将网络嵌入到双曲空间中,利用双曲空间的负常数曲率,高效表征近似树状的网络结构,本发明的方法避免了多路径的全局拓扑搜索,该方法在保证搜索成功率的同时,显著降低传统算法的搜索空间,提高了搜索效率。

Patent Agency Ranking