基于社团结构的节点的影响力分析

发布时间：2018-03-31 03:15

  本文选题：复杂网络　切入点：社团结构　出处：《计算机应用研究》2017年09期

【摘要】：复杂网络中最具影响力节点的识别对网络动力学如加速信息的扩散或抑制流言的传播都具有重要影响意义。为了对节点影响力给出具体排序,在已有的各种最具影响力节点识别方法的基础上,提出了一种基于社团结构和k-shell节点法的节点影响力识别方法。其基本思想是利用某个节点处于不同社团的邻居节点的ks值判断节点影响力(称为Nc值),以识别ks值相同的节点的不同影响力。通过单感染源传染的SIR模型进行仿真,发现Nc值较高的节点不仅最终节点的影响范围较大,传播速度也快于其他节点。
[Abstract]:The identification of the most influential nodes in complex networks plays an important role in network dynamics, such as accelerating the diffusion of information or suppressing the spread of rumors. Based on the most influential methods of node recognition, In this paper, a node influence recognition method based on community structure and k-shell node method is proposed. The basic idea of this method is to use the ks value of a neighbor node in different community to judge the node influence (called NC value) to identify the node influence. Using the SIR model of single source of infection, It is found that the nodes with higher NC value not only have a larger influence range, but also faster propagation speed than other nodes.
【作者单位】： 燕山大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71301140) 河北省自然科学基金资助项目(G2015203425)
【分类号】：O157.5

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本文编号：1688893