典型文献
基于持续同调的在线社交网络关键节点发现方法
文献摘要：
在线社交网络中关键节点的识别对研究网络的生存性和鲁棒性具有重要意义,现有众多关键节点研究大多从节点的局部环境及对网络功能的影响出发,并未考虑网络的全局拓扑结构.持续同调是计算拓扑的工具,可以捕捉高维的拓扑特征而被广泛应用于复杂网络的分析.文章首先定义了基于持续同调论的节点单形中心性,给出了新的在线社交网络中节点重要度描述指标.其次,提出了基于单形中心性的关键节点发现算法(KDSC)以得到社交网络中节点的重要度排序,从而系统地给出了一种基于持续同调的关键节点度量和发现方法.在验证实验中,文章对真实社交网络的节点单形中心性进行评价和分析,与传统度量指标进行对比讨论;利用KDSC求解关键节点,并与经典关键节点发现算法进行对比.实验结果表明,单形中心性可以有效刻画网络中节点的拓扑特征且KDSC算法能有效地发现网络中的关键节点.
文献关键词：
在线社交网络;持续同调;关键节点;单形中心性;KDSC算法
中图分类号：
作者姓名：
钟慧;邱吕琳;张志坚;姜麟;李鑫阳
作者机构：
昆明理工大学,昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]钟慧;邱吕琳;张志坚;姜麟;李鑫阳-.基于持续同调的在线社交网络关键节点发现方法)[J].系统科学与数学,2022(08):2157-2179
A类：
单形中心性,KDSC
B类：
持续同调,在线社交网络,关键节点,研究网络,生存性,局部环,网络功能,拓扑结构,高维,拓扑特征,复杂网络,中节点,节点重要度,描述指标,节点度,验证实验,度量指标
AB值：
0.182998
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