本文選題：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)　切入點：社團結(jié)構(gòu)　出處：《計算機應(yīng)用研究》2017年09期

【摘要】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中最具影響力節(jié)點的識別對網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)如加速信息的擴散或抑制流言的傳播都具有重要影響意義。為了對節(jié)點影響力給出具體排序,在已有的各種最具影響力節(jié)點識別方法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于社團結(jié)構(gòu)和k-shell節(jié)點法的節(jié)點影響力識別方法。其基本思想是利用某個節(jié)點處于不同社團的鄰居節(jié)點的ks值判斷節(jié)點影響力(稱為Nc值),以識別ks值相同的節(jié)點的不同影響力。通過單感染源傳染的SIR模型進行仿真,發(fā)現(xiàn)Nc值較高的節(jié)點不僅最終節(jié)點的影響范圍較大,傳播速度也快于其他節(jié)點。
[Abstract]:The identification of the most influential nodes in complex networks plays an important role in network dynamics, such as accelerating the diffusion of information or suppressing the spread of rumors. Based on the most influential methods of node recognition, In this paper, a node influence recognition method based on community structure and k-shell node method is proposed. The basic idea of this method is to use the ks value of a neighbor node in different community to judge the node influence (called NC value) to identify the node influence. Using the SIR model of single source of infection, It is found that the nodes with higher NC value not only have a larger influence range, but also faster propagation speed than other nodes.
【作者單位】： 燕山大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(71301140) 河北省自然科學(xué)基金資助項目(G2015203425)
【分類號】：O157.5

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