基于数据场的复杂网络节点影响力建模与仿真

发布时间：2021-10-23 22:11

　　复杂网络节点影响力的研究是数据挖掘的重要组成部分。挖掘出复杂网络中有影响力的节点不仅具有重要的学术意义,且有助于抑制流行病的爆发、控制谣言的传播和推广电子商务产品等。通过选取每个节点的混合度分解值（Mixed Degree Decomposition,MDD）作为质量,将复杂网络抽象为数据场,结合数据场模型来识别有影响力的节点,并与一些著名的节点中心性方法进行对比。使用经典的传染病模型（Susceptible-Infected-Recovered,SIR）通过对比感染节点的数量来评估仿真性能。对实际网络的仿真实验结果表明,数据场模型能够有效的识别网络中有影响力的节点。 

【文章来源】：系统仿真学报. 2020,32(07)北大核心CSCD

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本文编号：3454007