论文摘要
目前大多数复杂网络关键节点影响力识别方法都是建立在静态分析基础之上的,缺乏对节点动态变化的考量。采用可拓聚类方法来量化分析社会网络的动态变化,以多属性决策法测量各节点静态重要性属性值;分别划分等级,取经典域和节域,计算各节点在对应属性上的关联度,并用熵权法取得综合关联度;分析其在同一社会网络不同时间点的变化,给出变动的量和方向。该方法不仅能刻画出节点重要性的变化趋势,而且给出了变化程度。最后,通过实例验证了该方法的可行性和有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 严家萌,庞超逸,许立波
关键词: 复杂网络,节点重要性,多属性,可拓学,可拓聚类
来源: 计算机应用与软件 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学
单位: 浙江大学工程师学院,浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程学院
基金: 浙江省自然科学基金项目(LY16G010010,LY18F020001)
分类号: O157.5
页码: 76-82
总页数: 7
文件大小: 387K
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