面向复杂网络的节点相似性度量

穆俊芳; 梁吉业; 郑文萍; 刘韶倩; 王杰

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面向复杂网络的节点相似性度量

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cqvip:在复杂网络中,度量节点之间的相似性是一项基础且具有挑战性的工作。基于邻域节点的相似性度量仅考虑了节点的邻域信息。基于路径的相似性度量考虑了节点之间的路径信息,使得多数节点与大度节点相似。为了更准确地度量节点之间的相似性且避免多数节点与大度节点相似,定义了每个节点的距离分布,并在此基础上采用相对熵和距离分布提出了一种节点相似性度量方法(DDRE)。DDRE方法通过节点之间的最短路径生成每个节点的距离分布,根据距离分布计算节点之间的相对熵,进而得到节点之间的相似性。6个真实网络数据集的对比实验结果表明,DDRE方法在对称性以及SIR模型中影响其他节点的能力这两方面表现较好。

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来源
《计算机科学与探索》 |2020年第5期|749-759|共11页
作者
穆俊芳; 梁吉业; 郑文萍; 刘韶倩; 王杰;
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作者单位

山西大学计算机与信息技术学院太原 030006;

山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原 030006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
复杂网络; 节点相似性; 节点距离分布; 相对熵;

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