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三类h型中心性和度中心性在预测优先连接中的有效性比较研究 被引量：1
1
作者 李勇 周志光 赵星 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2015年第2期156-163,共8页
h型中心性是近年来情报学中关于网络分析独特方法的有趣进展。本文使用“微机电系统（MEMS）”领域2001～2010年10年的数据集构建合作演化网络，通过Spearman秩相关验证了h型中心性在预测优先连接的有效性，并和度中心性进行了对比。结... h型中心性是近年来情报学中关于网络分析独特方法的有趣进展。本文使用“微机电系统（MEMS）”领域2001～2010年10年的数据集构建合作演化网络，通过Spearman秩相关验证了h型中心性在预测优先连接的有效性，并和度中心性进行了对比。结果显示，微机电系统领域数据集中的作者数和联系数符合优先连接的增长机制，度中心性和h型中心性方法都可以有效地预测优先连接。h型中心性方法可为预测优先连接提供更多的视角。其中，主要考虑加权网络节点联系的权重的一类方法（即h-Degree，a—Degree和g-Degree）预测结果与度中心性存在相当区别。而只考虑节点的相邻度的一类方法（即L—index，al-index和gl—index）和结合了节点的邻节点的度以及节点和邻节点之间的联系的权重的一类方法（即Hw-Degree，Aw-Degree和Gw-Degree）表现相对接近于度中心性，这两类方法可以作为合作网络演化发展趋势的预测的补充或替代参数。 展开更多
关键词 优先连接 h型中心性度 中心性网络 分析微机电系统
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