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探测和评估复杂网络影响力节点的路径多样性核度中心方法
  • ISSN号:1002-0470
  • 期刊名称:《高技术通讯》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江工业大学计算机科学与技术学院、软件学院,杭州310023, [2]常州工学院计算机信息工程学院,常州213002, [3]杭州师范大学阿里巴巴复杂科学研究中心,杭州311121
  • 相关基金:国家自然科学基金(11305043),浙江省自然科学基金(LQ13F030015,LY14A050001),江苏省高校自然科学基金(13KJD520001)和常州市科技计划应用基础研究(CJ20159013)资助项目.
中文摘要:

针对当前复杂网络影响力节点探测和评估方法不能精确定位影响力节点、计算复杂等不足,在传统网络K核分解方法的基础上引入了路径多样性概念,从信息传播角度进行了研究,提出了一种基于路径多样性信息熵进行影响力节点探测与评估的新的核度中心方法,即路径多样性核度中心(Cncd)方法。实验结果显示,相对于其他影响力节点探测与评估方法,如度中心法(CD)、介数中心法(CB)、接近中心法(CC)、K核中心法(KC)及核度中心法(Cncd),Cncd方法能够更精确地对影响力节点进行定位,并且能更细粒度地对节点影响力进行有效排序。

英文摘要:

The study aimed to find an improved technique for identifying and ranking influencial nodes in complex net- works. In consideration of current techniques' problems of lower node locating accuracy, higher computing com- plexity, etc. , a method to desect and extimate influential spreading nodes based on the information entropy of path diversity, called the neighborhood core diversity centrality (Cncd) method, was put forward by introducing the con- ception of path diversity into the traditional K-core decomposition method to conduct the study from the perspective of information propagation. The experimental results show that, compared with other methods like degree centrality ( Co ) , betweennes centrality (CB) , closeness centrality ( Cc) , K-core centrality ( CKC ) and neighborhood core cen- trality (Cnc), the proposed Cncd method can identify influential nodes more accurately and rank influential nodes more finely.

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期刊信息
  • 《高技术通讯》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国科学科技部
  • 主办单位:中国科学技术信息研究所
  • 主编:赵志耘
  • 地址:北京市三里河路54号
  • 邮编:100045
  • 邮箱:hitech@istic.ac.cn
  • 电话:010-68514060 68598272
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-0470
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2770/N
  • 邮发代号:82-516
  • 获奖情况:
  • 《中国科学引文数据》刊源,《中国科技论文统计与分析》刊源
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:12178