原创《分析公文收发记录可视网络》：这是一篇与公文收发论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。
摘 要：通常人们对动力学分析只是从时间间隔方向入手,虽然很简单,但是人类行为不能全部被反应出来.本文从公文收发方面分析,通过复杂的网络结构,分析行为特征.通过对公文收发的时间间隔和时间序列的简单分析,进一步对可视网络的算法及特征进行研究.
关键词：公文;收发记录;可视网络
计算机技术的发展使人们的工作生活更加便利,各个方面所产生的数据都能够在计算机中准确的记录下来,这种技术的开发给人们提供了一个新的行为途径.通过对人的行为进行定量分析,例如时间序列分析,可以记录在一定的时间段发生的行为数据,通过所记录内容分析其特征,得出发展趋势.当行为被当做一种定量来研究的时候,空间和时间的移动分布是重要的两点,这种复杂的系统可以看成一个网络结构.
一、公文收发的时间间隔
传统分析中,由于技术落后,对行为的分析都是先假设所发生的行为是均匀随机的,在发生的一段时间内,行为是按照负指数分布的,而数量是按照泊松分布.随着技术的不断进步,在近些年对行为的研究中发现,之前所假设的均匀随机并不是正确的,行为实际上具有阵发性和重尾性,并且应该用幂律分布表示时间间隔.
公文收发的时间间隔的研究中,将公文看做一个整体,其中来源单位并不加以区分.统计中,根据时间间隔的数据得到频率的分布图,并且采用P（X≥x）分布形式消除在尾部产生的不规则波动.如图1所示,
从图中可以得出,数据的排列近似一条直线,可用一个幂律函数表示.所以公文收发的动作行为也属于人类行为的一种,具有非泊松特征,也就是在很短的时间间隔内产生的频率高,反而在长时间间隔中产生的频率很低,具有非均匀的特性.所以对于公文的发布在一定时间内连续发布是一种多发性行为,只有很少的公文发布单位在公文发布一次之后就不再发布.在人们生活中具有长时间间隔和作息相关,大部分情况是由于长假所导致,形成了时间间隔的幂律分布形态.
二、收文相关的时间序列
时间序列的存在具有非常重要的作用,可以帮助人们对现象客观的观察,得到统计的结果和认识到统计的规律,掌握行为的发展趋势,通过对时间序列采用重标极差法进行相关性分析.
从相关性分析中能够得出公文的收发行为是不具有随机的特性的,并且通过观察得知持久性具有逐渐增强的特性,发展的趋势呈正相关规律性发展,其中发挥明显作用的是行为中的记忆效应.这些结果表明公文收发情况具有稳定性和持续性,这种行为具有循环的特性,循坏的周期和人们工作的时间相吻合,说明数据的循环并不随机.
三、公文收发记录的可视网络分析
对可视网络分析借鉴了之前研究的时间序列以及复杂网络,将所研究的时间序列转变成可视网络.
(一)算法
可视图算法如图2所示,基本思想就是通过柱状图上的线的表达得到复杂网络,数据观测值可以从柱状图的高度得出.每一个节点和数据点都是一一对应的,同时可以通过可视线判断节点之间的连接关系.
水平可视图算法通过图3所示,在柱状图的数据之间画出水平线,这条线并不将任一数据切断,此时就可以在这两个数据中对应的点间建立连接.时间序列相同,得到的转换而来的水平可视图就包含在可视图中.由此可知,通过转换得到的具有连通性的无向无权的网络是一种复杂网络.这两种算法的优点就是能够保留时间序列中的结构特征,同构周期序列到了一个规则网络、指数网络、无标度网络.从复杂网络中不仅得到并验证了时间序列的特征,还用其理论研究出了关于时间序列的其他属性.
算法可以将时间序列用网络表示,来体现公文的收发数量.两种算法的网络表示虽然不相同,在水平可视网络中排列显得稀疏,但在结构上也极为相似.如图4、图5所示,
(二)可视网络特征
通过对可视网络中拓扑特征的计算,得出了网络在积累度中按照幂律形式表现出来,是一种无标度网络.经分析得出,公文收发的时间序列可以转化为无标度特征和等级结构,同时所得结论又可以验证时间序列的分形特征,原始时间序列中的数据之间存在着非常密切的联系.
(三)讨论
通过研究得出,两种算法得到了相同的拓扑结构,虽然拓扑参数不同,但也不影响网络中的定性分析,在对大型的网络进行分析时可以通过较小的运算量得到.
结语：上文在对政府公文收发这种行为中,运用复杂网络验证时间序列特征.通过一系列的简单研究中得到公文在收发时时间序列的特征,和人类的行为密切相连.两种算法可以减少复杂网络中的运算量,为实际应用运算提供的良好途径.同时对人类行为研究的结果给映射提供了理论依据.
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公文收发论文参考资料：
结论：分析公文收发记录可视网络为关于本文可作为公文收发方面的大学硕士与本科毕业论文公文发文程序论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
