Resumen

En el proceso de diseño colaborativo de productos, la asociación entre diseñadores puede describirse mediante una red compleja. Explorar la importancia de los nodos y las reglas de propagación de la información en dichas redes es de gran importancia para distinguir a sus diseñadores principales y a los equipos de diseñadores potenciales, así como para realizar recomendaciones precisas de las tareas de diseño colaborativo. Basado en el modelo de similitud de vecindad, combinado con la idea de propagación de información en la red, y con la ayuda de la función ReLU, este trabajo propone un nuevo método para juzgar la importancia de los nodos-LLSR. Este método no sólo refleja las características de conexión local de los nodos, sino que también considera el grado de confianza de la propagación de la red, y la información de los nodos vecinos se utiliza para modificar el valor del nodo. A continuación, para explorar los equipos potenciales, se propuso un algoritmo LA-LPA basado en la importancia y la similitud de los nodos. Antes de la actualización iterativa, todos los nodos se ordenan aleatoriamente para obtener una secuencia de actualización que se sustituye por la secuencia de importancia de los nodos. Cuando hay varias etiquetas de vecinos mayores en el proceso de propagación, se selecciona para la actualización la etiqueta con la mayor similitud. Los resultados experimentales en las redes relacionadas muestran que el algoritmo LLSR puede identificar mejor los nodos centrales de la red, y el algoritmo LA-LPA ha mejorado en gran medida la estabilidad del algoritmo LPA original y ha extraído de forma estable los equipos potenciales de la red.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:algoritmo lpa, modelo de similitud de vecindario, características de conexión local, reglas de información, etiqueta de vecinos más grandes, propagación de información de red, equipo de diseño potencial, tarea de diseño colaborativo, ideas de red, algoritmo lpa original
• Keywords:lpa algorithm, neighborhood similarity model, local connection characteristics, rules of information, largest neighbors label, network information propagation, potential designer team, collaborative design task, ideas of network, original lpa algorithm