作者 Fan Zhang†, Wenjie Zhang§, Ying Zhang†, Lu Qin†, Xuemin Lin§ 摘要 为了防止用户的离开，造成图网络的分解，所以通过激励一些用户，影响周围的顶点，起到增强网络的作用。那么应该激励哪些用户呢，最简单的办法就是选中一个顶点，查看最网络起的作用，依次查看所有的顶点，但是这样很浪费时间。所以发明了一种类似于洋葱层的算法，大大减少搜索

这篇论文主要是对地铁出行者的出行模式进行分析，然后借助entropy来对出行者的出行规律性进行度量，在此基础上根据entropy将出行者划分为三类，并分别用马尔科夫链和HMM模型进行预测分析。 1.entropy计算 作者使用entropy来进行出行规律性的度量，在此之前，需要进行一些预先的处理。对于出行者的出行时空特性，需要进行离散化表达，因为entropy的计算需要离散的值。 对于出行者的