復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)節(jié)點影響力的研究是數(shù)據(jù)挖掘的重要組成部分。挖掘出復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中有影響力的節(jié)點不僅具有重要的學(xué)術(shù)意義,且有助于抑制流行病的爆發(fā)、控制謠言的傳播和推廣電子商務(wù)產(chǎn)品等。通過選取每個節(jié)點的混合度分解值（Mixed Degree Decomposition,MDD）作為質(zhì)量,將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)抽象為數(shù)據(jù)場,結(jié)合數(shù)據(jù)場模型來識別有影響力的節(jié)點,并與一些著名的節(jié)點中心性方法進行對比。使用經(jīng)典的傳染病模型（Susceptible-Infected-Recovered,SIR）通過對比感染節(jié)點的數(shù)量來評估仿真性能。對實際網(wǎng)絡(luò)的仿真實驗結(jié)果表明,數(shù)據(jù)場模型能夠有效的識別網(wǎng)絡(luò)中有影響力的節(jié)點。 

【文章來源】：系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2020,32(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁


本文編號：3454007