基于LeaderRank和节点相似度的复杂网络重要节点排序算法

发布时间：2018-02-03 20:37

  本文关键词： 复杂网络 重要节点 相似度 SRank算法　出处：《电子科技大学学报》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：复杂网络中重要节点对网络结构和功能的影响引起了广泛关注。本文在现有Leader Rank算法的基础上,利用节点相似度来衡量节点间的相互作用,建立了SRank算法进行重要节点排序。利用SIR传播模型和斯皮尔曼等级相关系数在真实社会网络数据上对本文算法与经典的重要节点排序算法进行仿真后,发现该算法在无向和有向网络中均具有更高的准确性。
[Abstract]:The influence of important nodes on the network structure and function in complex networks has attracted much attention. Based on the existing Leader Rank algorithms, this paper uses node similarity to measure the interaction between nodes. The SRank algorithm is established to sort the important nodes, and the SIR propagation model and Spelman rank correlation coefficient are used to simulate the algorithm and the classical important node sorting algorithm on the real social network data. After. It is found that the algorithm has higher accuracy in both undirected and directed networks.
【作者单位】： 南京邮电大学自动化学院;
【基金】：教育部人文社会科学研究规划基金(15YJZH016)
【分类号】：O157.5
【正文快照】： 随着科学技术的发展,世界变得越来越小,也越来越复杂,涌现了大量难以用经典概念解释的问题,如微博中谣言通过少量节点快速传播到整个网络,传染病通过交通网络中的少量节点快速传播扩散[1]等。借助网络科学的发展与进步,学者们对这些问题进行了定量化的描述和研究,将这些可以对

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本文编号：1488313