利用KSN算法发现网络中有影响力的结点

发布时间：2017-07-05 04:04

  本文关键词：利用KSN算法发现网络中有影响力的结点

  更多相关文章： 复杂网络 有影响力结点 中心化测量 KSN中心性

【摘要】：准确高效地发现网络中有影响力的传播者具有非常重要的理论和现实意义。近年来,结点影响力排序受到了多领域学者的广泛关注。K-shell是一种较好的结点影响力评价指标;然而,仅仅依赖结点自身K-shell值实现的算法通常具有评估结果精确度不高、适用性较差等缺陷。针对此问题,提出KSN(the K-shell and neighborhood centrality)中心性模型,该算法综合考虑了结点本身及其所有二阶以内邻居结点的K-shell值。实验结果表明,所提出算法度量结点传播的能力比度中心性、介数中心性、K-shell分解、混合度分解等方法更准确。
【作者单位】： 云南财经大学信息学院;
【关键词】： 复杂网络 有影响力结点 中心化测量 KSN中心性
【基金】：云南省社科规划项目(YB2012080) 云南省自然科学基金项目(2011FZ148) 云南财经大学研究生创新基金项目(云财研创(2014)24),云南财经大学校级项目(YC2012D11),云南财经大学研究生创新基金项目(2015YUFEYC004)资助
【分类号】：TP393.02
【正文快照】： 能会有适得其反的效果。紧密度中心性[10](Closeness　Cen-1　引言trality,CC)通过计算结点与网络中其它所有结点距离的平均现实世界中的复杂系统均可使用网络表示,如社会网络、值来确定结点的重要性。BC和CC从全局视角较好地量化生物网络、文献引用网等。最近几年新兴的网络

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 郭震;;不同通讯协议在核电站KSN系统与第三方系统通讯中的应用[J];仪器仪表用户;2013年06期

2 ;[J];;年期

，

本文编号：520409