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数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。 相似文献
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在零售4.0时代,渠道的多样化不仅丰富了数据源,还能迅速生成大量数据,需要通过分析大数据,为决策提取有意义的信息,通过分析先行发货的重要性,提出了一种基于遗传算法(GA)的优化模型,预测顾客何时购买,然后在顾客线下单前将产品运送到距顾客最近的配送中心,解决先行发货中存在的问题。研究认为,需要先部署云计算来存储所有渠道生成的大数据,再应用基于集群的关联规则挖掘研究顾客的购买行为,根据“如果-那么”预测规则预测未来的采购情况,最后利用修正的遗传算法生成最优的先行发货计划;这种遗传算法考虑了其在运输成本和运输距离之外,还有预测规则的置信度,利用大量的数值实验权衡了先行发货中的不同因素,验证了模型的最优可靠性 相似文献
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朱优江 《中南林业科技大学学报(社会科学版)》2002,13(2):42-43
我国目前统计数据质量不高的状况,可以通过加速实现统计信息商品化来改善,具体途径包括积极推动统计信息产业化进程,扶持与发展民间统计,建立健全的统计信息市场. 相似文献