【摘 要】
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运用基于机器学习理论开发的网络机制辨识方法，对不同抽样方案得到的抽样网络生长机制进行识别，将结果与完全网络比较，以分析抽样对网络机制的影响．研究表明，不同抽样方案对网络生
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70872028）,教育部人文社科研究青年基金资助项目（09YJCZH029）
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运用基于机器学习理论开发的网络机制辨识方法，对不同抽样方案得到的抽样网络生长机制进行识别，将结果与完全网络比较，以分析抽样对网络机制的影响．研究表明，不同抽样方案对网络生长机制具有不可忽视的影响．在抽样绩效方面，中枢链式抽样具有较好的网络机制保持能力；而对比网络结构特征与网络机制，中枢抽样和链式抽样对网络机制的影响更显著．此外，各抽样方案对网络机制的影响随网络类型的不同有一定差异，这表明在实践中有必要根据网络类型选择恰当的抽样方法．
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