關(guān)鍵節(jié)點識別是網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的重要研究內(nèi)容,在醫(yī)學(xué)、社會學(xué)、網(wǎng)絡(luò)安全、電力交通、政治與經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域有重要研究意義。當(dāng)前流行的關(guān)鍵點識別算法的原理是通過考慮局部范圍和全局范圍網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的特性衡量節(jié)點中心性,結(jié)合節(jié)點自身及鄰居節(jié)點貢獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵節(jié)點識別。存在識別有效性低和時間復(fù)雜度高的問題,不能在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中擴(kuò)展。針對等概率疊加隨機(jī)游走關(guān)鍵點識別方法沒有考慮隨機(jī)游走傾向性問題,采用節(jié)點相似性構(gòu)造轉(zhuǎn)移概率矩陣的方法,開展了不等概率疊加隨機(jī)游走進(jìn)行關(guān)鍵點識別的研究。通過在無向網(wǎng)絡(luò)中與度中心性、介數(shù)中心性、接近中心性、等概率疊加隨機(jī)游走評估方法間進(jìn)行比較,各中心性算法與SIR模型的相關(guān)性比較的實驗,證明基于不等概率疊加隨機(jī)游走能以較高的精度進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵點識別,并且優(yōu)于等概率疊加隨機(jī)游走方法。

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 相關(guān)工作
2 不等概率疊加隨機(jī)方法
    2.1 構(gòu)建不等概率隨機(jī)游走轉(zhuǎn)移矩陣
    2.2 基于疊加效應(yīng)的局部隨機(jī)游走
    2.3 基于相似和的疊加隨機(jī)游走
3 實驗結(jié)果與分析
    3.1 SIR傳播模型
    3.2 Kendall tau距離
    3.3 仿真實驗
4 結(jié)束語



本文編號：3745958