【摘要】：k-核分解排序法對(duì)于度量復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上重要節(jié)點(diǎn)的傳播影響力具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值,但其排序粗�；娜毕菀膊蝗莺鲆�.最新研究發(fā)現(xiàn),一些真實(shí)網(wǎng)絡(luò)中存在局域連接稠密的特殊構(gòu)型是導(dǎo)致上述問(wèn)題的根本原因之一.當(dāng)前的解決方法是利用邊兩端節(jié)點(diǎn)的外部連邊數(shù)度量邊的擴(kuò)散性,采取過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)邊來(lái)減少這種稠密結(jié)構(gòu)給k-核分解過(guò)程造成的干擾,但這種方法并沒(méi)有考慮現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)上存在權(quán)重的普遍性.本文利用節(jié)點(diǎn)權(quán)重和權(quán)重分布重新定義邊的擴(kuò)散性,提出適用于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基于冗余邊過(guò)濾的k-核分解排序算法:filter-core.通過(guò)世界貿(mào)易網(wǎng)、線蟲(chóng)腦細(xì)胞網(wǎng)和科學(xué)家合著網(wǎng)等真實(shí)網(wǎng)絡(luò)的SIR(susceptible-infectedrecovered)傳播模型的仿真結(jié)果表明,該算法相比其他加權(quán)k-核分解法,能夠更準(zhǔn)確地度量加權(quán)網(wǎng)絡(luò)上具有重要傳播影響力的核心節(jié)點(diǎn)及核心層.
[Abstract]:The K-kernel decomposition sorting method has important theoretical significance and application value for measuring the propagation influence of important nodes in complex networks, but its defect of coarse sorting can not be ignored. Recent research has found that the existence of a special configuration with dense local connections in some real networks is one of the root causes of the above problems. The current solution is to reduce the interference caused by this dense structure to the k-kernel decomposition process by taking advantage of the diffusivity of the external edges of the nodes at both ends of the edge to measure the diffusivity of the edges and to filter the edge of the network to reduce the interference caused by this dense structure. However, this method does not take into account the universality of the weight on the real network. In this paper, we propose a k-kernel decomposition sorting algorithm based on redundant edge filtering for weighted network structure using node weight and weight distribution to redefine the diffusivity of edges. This paper proposes a k-kernel decomposition sorting algorithm based on redundant edge filtering: filter-core. The simulation results of the SIR (susceptible-infectedrecovered) propagation model of real networks, such as the World Trade Network, the nematode brain cell network and the co-authoring network of scientists, show that the algorithm is compared with other weighted k-kernel decomposition methods. It can more accurately measure the core nodes and core layers with important propagation influence on weighted networks.
【作者單位】： 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)信息工程學(xué)院;河南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):61602331) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(批準(zhǔn)號(hào):JBK170133,JBK160130,JBK150503) 四川省教育廳科研基金(批準(zhǔn)號(hào):J17ZB0434) 互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新及監(jiān)管協(xié)同創(chuàng)新中心資助的課題~~
【分類號(hào)】：O157.5;O223

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