加权有向网络中心节点识别的分解算法研究

刘臣; 李丹丹; 韩林; 安咏雪

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加权有向网络中心节点识别的分解算法研究

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目前复杂网络节点重要性识别算法主要集中在无权、无向网络上不能全面地描述真实世界复杂网络的情况.大部分中心性度量方法仅仅考虑单一指标,忽略了节点出度与入度的差异,且忽视了权重的重要性.基于有向加权复杂网络,综合考虑节点出度与入度的差异,以及权值在真实网络中的实际重要性,提出了一种基于出度、入度和权值的中心节点识别算法——cw-壳分解算法.为了验证该算法的有效性,利用W-SIR传播模型在真实复杂网络上进行病毒传播仿真实验,结果表明cw-壳分解方法能够有效地对节点进行分级排序,识别出具有高扩散能力的节点.

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来源
《计算机应用研究》 |2019年第1期|37-40|共4页
作者
刘臣; 李丹丹; 韩林; 安咏雪;
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作者单位

上海理工大学管理学院,上海200093;

上海理工大学管理学院,上海200093;

上海理工大学管理学院,上海200093;

上海理工大学管理学院,上海200093;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;计算机网络;
关键词
交叉度; c-壳; k-壳; 节点重要性; 传播动力学;

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