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一种基于贡献矩阵的有向网络节点关键度计算方法
1
作者
庄天益
许国艳
+2 位作者
孙洁
周星熠
朱进
《计算机与现代化》
2019年第12期108-113,118,共7页
复杂网络中的关键节点,其重要程度一般要比非关键节点拥有更大影响力。目前已有的关键节点的关键度计算算法大多根据不同的衡量指标进行计算。针对适用于有向网络的关键节点挖掘算法较少且算法中不同衡量指标的结合不够严谨的情况,提出...
复杂网络中的关键节点,其重要程度一般要比非关键节点拥有更大影响力。目前已有的关键节点的关键度计算算法大多根据不同的衡量指标进行计算。针对适用于有向网络的关键节点挖掘算法较少且算法中不同衡量指标的结合不够严谨的情况,提出一种基于贡献矩阵的有向网络节点关键度计算算法。该算法通过贡献矩阵结合节点关联关系和节点的位置作为衡量节点关键度标准。在实验网络上的传播实验表明,相较于基于关联关系关键节点挖掘算法(RelaCentrality)来评估关键节点重要性,该算法在挖掘关键节点的过程中效率更高,并且所挖掘得到的关键节点在网络中对信息的传播更为广泛。
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关键词
有向网络
贡献矩阵
关联中心性
关键节点
影响力传播
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职称材料
题名
一种基于贡献矩阵的有向网络节点关键度计算方法
1
作者
庄天益
许国艳
孙洁
周星熠
朱进
机构
河海大学计算机与信息学院
出处
《计算机与现代化》
2019年第12期108-113,118,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0407106)
文摘
复杂网络中的关键节点,其重要程度一般要比非关键节点拥有更大影响力。目前已有的关键节点的关键度计算算法大多根据不同的衡量指标进行计算。针对适用于有向网络的关键节点挖掘算法较少且算法中不同衡量指标的结合不够严谨的情况,提出一种基于贡献矩阵的有向网络节点关键度计算算法。该算法通过贡献矩阵结合节点关联关系和节点的位置作为衡量节点关键度标准。在实验网络上的传播实验表明,相较于基于关联关系关键节点挖掘算法(RelaCentrality)来评估关键节点重要性,该算法在挖掘关键节点的过程中效率更高,并且所挖掘得到的关键节点在网络中对信息的传播更为广泛。
关键词
有向网络
贡献矩阵
关联中心性
关键节点
影响力传播
Keywords
directed
network
contribution
matrices
relational
centrality
key
node
influence
propagation
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于贡献矩阵的有向网络节点关键度计算方法
庄天益
许国艳
孙洁
周星熠
朱进
《计算机与现代化》
2019
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