论文摘要
在复杂网络中具有较大影响力的节点在控制谣言传播、优化资源分配、高效传播信息、精确投放广告等方面发挥着重要作用。鉴于当前众多方法在识别节点的不同影响力时存在一定局限性,因此在k-shell方法的基础上,通过度量边的潜在重要性,考虑邻居节点的差异贡献性,从而定义了节点的加权度概念,并提出了MKS（Modified k-shell）算法,该算法综合考虑了节点的本身、位置以及局部属性。通过在具有代表性的Zachary空手道俱乐部网络上进行实现,并和其他典型方法进行比较分析,发现该算法改进了k-shell方法的粗粒化划分,其结果更加合理。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 朱晓霞,胡小雪
关键词: 复杂网络,加权度,影响力识别
来源: 计算机工程与应用 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 燕山大学经济管理学院
基金: 国家自然科学基金(No.71301140),河北省自然科学基金(No.G2015203425),河北省三三三人才工程项目(No.A2016002038),河北省青年拔尖人才计划(No.BJ2017078)
分类号: O157.5
页码: 35-41
总页数: 7
文件大小: 1560K
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