【摘 要】
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现有的时态网络可视化方法大多采用等量时间片来可视化网络的演变,不利于时态模式的快速挖掘和发现。为此,根据时态网络固有的特征提出自适应时间片划分方法(Adaptive Time S
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现有的时态网络可视化方法大多采用等量时间片来可视化网络的演变,不利于时态模式的快速挖掘和发现。为此,根据时态网络固有的特征提出自适应时间片划分方法(Adaptive Time Slice Partition method,ATSP)。在时态网络的两种表示方式(基于事件的表示方式和基于快照的表示方式)的基础上,构建了ATSP的基础模型,同时提出了一种改进模型用来描述事件间隔时间服从长尾分布的时态网络。为了实现时间片的不等量划分,针对探索任务的不同提出了基于时态模式的ATSP规则和基于中心节点的ATSP规则,
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