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基于度与H指数扩展的复杂网络节点排序方法
被引量：
7
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作者
卢鹏丽
于洲
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2020年第5期100-106,共7页
在复杂网络中常用的识别节点影响力的中心性指标有介数中心性、度中心性、紧密中心性、H指数中心性和K-shell中心性等,这些指标在识别有影响力的节点时存在一定的局限性.本文在H指数中心性与度中心性的基础上提出了局部DH指数中心性指...
在复杂网络中常用的识别节点影响力的中心性指标有介数中心性、度中心性、紧密中心性、H指数中心性和K-shell中心性等,这些指标在识别有影响力的节点时存在一定的局限性.本文在H指数中心性与度中心性的基础上提出了局部DH指数中心性指标来识别网络中有影响力的节点,该指标考虑了节点自身的度与H指数以及邻居节点的H指数.通过SIR传播模型以及单调函数(M)两种方法评价了各中心性方法识别网络中节点影响力的有效性.实验结果分析表明,在一些网络中该指标较一些常用的中心性方法能够更有效地识别网络中节点的影响力.
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关键词
复杂网络
局部DH指数中心性
SIR模型
有影响力的节点
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职称材料
题名
基于度与H指数扩展的复杂网络节点排序方法
被引量：
7
1
作者
卢鹏丽
于洲
机构
兰州理工大学计算机与通信学院
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2020年第5期100-106,共7页
基金
国家自然科学基金(11361033)
甘肃省自然科学基金(1212RJZA029)。
文摘
在复杂网络中常用的识别节点影响力的中心性指标有介数中心性、度中心性、紧密中心性、H指数中心性和K-shell中心性等,这些指标在识别有影响力的节点时存在一定的局限性.本文在H指数中心性与度中心性的基础上提出了局部DH指数中心性指标来识别网络中有影响力的节点,该指标考虑了节点自身的度与H指数以及邻居节点的H指数.通过SIR传播模型以及单调函数(M)两种方法评价了各中心性方法识别网络中节点影响力的有效性.实验结果分析表明,在一些网络中该指标较一些常用的中心性方法能够更有效地识别网络中节点的影响力.
关键词
复杂网络
局部DH指数中心性
SIR模型
有影响力的节点
Keywords
complex networks
local DH-index centrality
SIR model
influential nodes
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于度与H指数扩展的复杂网络节点排序方法
卢鹏丽
于洲
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2020
7
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