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题名基于证据理论的多层超网络影响力节点识别方法
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作者
田阔
吴英晗
胡枫
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机构
青海师范大学计算机学院
藏语智能信息处理及应用国家重点实验室
高原科学与可持续发展研究院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第1期182-189,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61663041)
青海省自然科学基金资助项目(2023-ZJ-916M)。
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文摘
针对多层超网络研究多集中于拓扑结构,且影响力节点识别方法中涉及指标较为单一,无法全面准确识别影响力节点的情况,提出一种基于证据理论的多层超网络影响力节点识别方法。首先,在多层超网络拓扑结构基础上,根据聚合网络思想构建多层聚合超网络;其次,基于证据理论定义问题的辨识框架;最后,利用D-S(Dempster-Shafer)证据组合方法,融合网络的局部、位置和全局指标以识别网络影响力节点。将该方法应用于arXiv数据集构建的物理−计算机科学双层科研合作超网络(MAH),在基于RP(Reactive Process)和CP(Contact Process)策略的易感−感染−易感(SIS)超网络传播模型中,与超度中心性、K-shell、接近中心性方法等相比,传播速度最快,且最先达到稳态;隔离影响力排名前6%节点后,网络平均超度、聚类系数以及网络效率均减小;随着隔离影响力节点比例的增大,网络子图数量增速与接近中心性方法相近;通过单调性指标值度量识别结果粗粒度,达到0.9998,识别结果具有较高区分度。综合多个实验结果,表明该多层超网络影响力节点识别方法准确有效。
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关键词
证据理论
多层超网络
辨识框架
证据组合
影响力节点
超网络传播
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Keywords
evidence theory
multilayer hypernetwork
discernment framework
evidence combination
influence node
hypernetwork propagation
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分类号
TP301.5
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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