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基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法
被引量：
3
1
作者
洪成
蒋沅
+2 位作者
严玉为
余荣斌
杨松青
《复杂系统与复杂性科学》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期20-27,42,共9页
为识别时序网络中的重要节点,提出基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法。受明显路径流网络模型的启发,该方法通过引入参数ω,融合节点在相邻时间快照的层间邻域拓扑信息,使用信息熵来刻画网络结构的复杂性,并且兼顾了相邻...
为识别时序网络中的重要节点,提出基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法。受明显路径流网络模型的启发,该方法通过引入参数ω,融合节点在相邻时间快照的层间邻域拓扑信息,使用信息熵来刻画网络结构的复杂性,并且兼顾了相邻时间快照的全局拓扑信息。通过使用SIR传播模型、Kendall相关系数、以及Top-k指标来验证该方法的有效性与适用性,在6个真实数据集上与其他6种评估方法进行比较。实验结果表明,提出的方法能够更为有效的识别出时序网络中的重要节点,同时对重要性排名靠前的节点的识别更为准确;可根据时序网络的拓扑结构调整ω从而提升该方法的评估效果;该方法的时间复杂度仅为O(mn),适用于大型时序网络。
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关键词
时序网络
层间邻域
节点重要性
信息熵
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职称材料
题名
基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法
被引量：
3
1
作者
洪成
蒋沅
严玉为
余荣斌
杨松青
机构
南昌航空大学信息工程学院
出处
《复杂系统与复杂性科学》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期20-27,42,共9页
基金
国家自然科学基金(61663030,61663032)
南昌航空大学研究生创新专项基金(YC2021-043)。
文摘
为识别时序网络中的重要节点,提出基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法。受明显路径流网络模型的启发,该方法通过引入参数ω,融合节点在相邻时间快照的层间邻域拓扑信息,使用信息熵来刻画网络结构的复杂性,并且兼顾了相邻时间快照的全局拓扑信息。通过使用SIR传播模型、Kendall相关系数、以及Top-k指标来验证该方法的有效性与适用性,在6个真实数据集上与其他6种评估方法进行比较。实验结果表明,提出的方法能够更为有效的识别出时序网络中的重要节点,同时对重要性排名靠前的节点的识别更为准确;可根据时序网络的拓扑结构调整ω从而提升该方法的评估效果;该方法的时间复杂度仅为O(mn),适用于大型时序网络。
关键词
时序网络
层间邻域
节点重要性
信息熵
Keywords
temporal network
inter-layer neighborhood
node importance
information entropy
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
N94 [自然科学总论—系统科学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于层间邻域信息熵的时序网络节点重要性评估方法
洪成
蒋沅
严玉为
余荣斌
杨松青
《复杂系统与复杂性科学》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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