發(fā)布時(shí)間：2018-02-03 20:37

  本文關(guān)鍵詞： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 重要節(jié)點(diǎn) 相似度 SRank算法　出處：《電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中重要節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的影響引起了廣泛關(guān)注。本文在現(xiàn)有Leader Rank算法的基礎(chǔ)上,利用節(jié)點(diǎn)相似度來(lái)衡量節(jié)點(diǎn)間的相互作用,建立了SRank算法進(jìn)行重要節(jié)點(diǎn)排序。利用SIR傳播模型和斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)在真實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)上對(duì)本文算法與經(jīng)典的重要節(jié)點(diǎn)排序算法進(jìn)行仿真后,發(fā)現(xiàn)該算法在無(wú)向和有向網(wǎng)絡(luò)中均具有更高的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:The influence of important nodes on the network structure and function in complex networks has attracted much attention. Based on the existing Leader Rank algorithms, this paper uses node similarity to measure the interaction between nodes. The SRank algorithm is established to sort the important nodes, and the SIR propagation model and Spelman rank correlation coefficient are used to simulate the algorithm and the classical important node sorting algorithm on the real social network data. After. It is found that the algorithm has higher accuracy in both undirected and directed networks.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金(15YJZH016)
【分類號(hào)】：O157.5
【正文快照】： 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,世界變得越來(lái)越小,也越來(lái)越復(fù)雜,涌現(xiàn)了大量難以用經(jīng)典概念解釋的問(wèn)題,如微博中謠言通過(guò)少量節(jié)點(diǎn)快速傳播到整個(gè)網(wǎng)絡(luò),傳染病通過(guò)交通網(wǎng)絡(luò)中的少量節(jié)點(diǎn)快速傳播擴(kuò)散[1]等。借助網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的發(fā)展與進(jìn)步,學(xué)者們對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行了定量化的描述和研究,將這些可以對(duì)

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本文編號(hào)：1488313