【摘 要】
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随着信息技术的快速发展,网络的影响力渗透到生活的方方面面。度量节点在网络中的重要性,揭示重要节点在影响力传播中的特性和机制,对保障网络稳定运行,提升经济效益都有着十分重要的意义。通常学者利用网络的拓扑结构来设计节点重要性排序算法和影响力最大化算法,考虑到网络中节点属性、用户偏好等特征信息对节点的重要性排序和影响力传播起到重要的作用,本文引入特征和特征相似度,设计了一种新的节点重要性排序算法和一种新
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随着信息技术的快速发展,网络的影响力渗透到生活的方方面面。度量节点在网络中的重要性,揭示重要节点在影响力传播中的特性和机制,对保障网络稳定运行,提升经济效益都有着十分重要的意义。通常学者利用网络的拓扑结构来设计节点重要性排序算法和影响力最大化算法,考虑到网络中节点属性、用户偏好等特征信息对节点的重要性排序和影响力传播起到重要的作用,本文引入特征和特征相似度,设计了一种新的节点重要性排序算法和一种新的影响力最大化算法。本文的主要工作有:（1）提出一种新的基于特征的节点重要性排序算法。传统的Page Rank算法只关注网络结构,导致排序结果不准确。通过引入节点属性和用户偏好特征,提出一种基于特征的Page Rank（Feature-Based Page Rank,FBPR）算法,以准确、高效地识别重要节点。利用特征相似度重新设计FBPR模型中的权重矩阵和固定跳转概率向量。对于不同的应用场景,通过调整节点属性因子和用户偏好因子,可以得到不同的排序结果。数值仿真验证了算法的有效性。（2）提出一种新的基于特征的影响力最大化算法。传统的影响力最大化算法只关注网络结构,选取的种子节点不准确,信息传播模型不贴切,导致影响力不够。利用FBPR算法选取种子节点,设计一种新的基于特征的IC（Feature-Based Independent Cascade,FBIC）模型来模拟信息传播过程,进而提出一种基于特征的IM（Feature-Based Influence Maximization,FBIM）算法。利用特征相似度设计FBIM算法中节点的影响矩阵,利用观点动力学模拟节点对信息的接受程度变化。对于初始时刻个体观点接受信息的情况不同,可以得到不同的影响力效果。实验仿真验证了FBIM算法的准确性以及进一步验证了FBIC算法在影响力最大化中的有效性。
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目的:本研究主要通过了解中老年MAFLD合并睡眠障碍患者肌少症的患病情况,初步分析影响肌少症发生的危险因素,从而为中老年MAFLD合并睡眠障碍患者肌少症的干预提供临床依据。方法:选取符合纳入及排除标准的MAFLD合并睡眠障碍患者共100例,收集患者一般资料及实验室相关数据。对入选所有对象进行SARC-Cal F量表评分及握力测量,记录评估结果。根据是否合并肌少症进行分组,分为肌少症组与非肌少症组。
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