论文摘要
识别复杂网络中的关键节点对理解网络结构及功能有重要意义,PageRank算法基于网络非结构信息,在识别关键节点方面取得了很好的成效,但PageRank算法采用平均分配策略,即将节点的PageRank值平均分配给相邻节点,与实际认知存在偏差.本文考虑网络的结构及属性信息提出节点相似性比例和相邻度比例,进而提出节点信任度,网络中信任度值越大的相邻节点可以获得更多的贡献值.将节点信任度引入到PageRank算法中,构建了一种关键节点识别算法TPR（Trust-PageRank）.实验部分选取真实网络利用SIR传染病模型进行评价,将TPR与度中心性,介数中心性,PageRank,HITS算法结果进行对比,实验结果表明该算法能合理有效地识别关键节点,并且在SIR初始传播和识别重要度相当的节点时有一定优势.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王斌,王亚云,盛津芳,孙泽军
关键词: 相似性,节点信任度,关键节点,复杂网络
来源: 小型微型计算机系统 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 中南大学计算机学院,平顶山学院网络中心
基金: 国家科技重大专项项目(2017ZX06002005)资助
分类号: O157.5
页码: 2337-2342
总页数: 6
文件大小: 1653K
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