基于客观赋权法的多属性社交网络节点重要性排序

发布时间：2017-09-23 04:10

  本文关键词：基于客观赋权法的多属性社交网络节点重要性排序

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【摘要】：研究多属性社交网络节点重要性排序问题。已有的多属性排序法基于主观赋权,在研究者对某数据集或者是某社交领域并不是很熟悉的情况下,主观赋权容易出现偏差。针对这点提出在对不熟悉的数据领域时采用客观赋权法—熵权法,进行权值的确定,为验证排序效果设计了排序相似度的计算方法。实例证明该相似度的合理性。实验对比不同主客观赋权排序结果的相似度,显示不同主观赋权表现出不同的相似度,证明主观判断存在差异,而客观赋权排序与熟悉情况下的主观赋权呈现强相关关系,能帮助使用者进行合理赋权。
【作者单位】： 成都信息工程大学信息安全工程学院;电子科技大学网络与数据安全四川省重点实验室;
【关键词】： 节点重要性 客观赋权法 熵权法 排序相似度 社交网络
【分类号】：TP301.6
【正文快照】： 室,成都610054)0引言近年来,随着社交媒体的兴起,社交网络的研究成为热点。据统计,截止2014年Facebook拥有超过10亿用户,腾讯即时通信工具QQ的注册用户超过10亿,活跃用户超过7亿,新浪微博注册用户超过2.49亿。对社交网络中热点问题的挖掘,信息传播机制的发现,舆论倾向性的研究

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本文编号：903113