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基于引力方法的复杂网络节点重要度评估方法
文献摘要：
如何用定量分析的方法识别复杂网络中哪些节点最重要,或评价某个节点相对于其他一个或多个节点的重要程度,是复杂网络研究的热点问题.目前已有多种有效模型被提出用于识别网络重要节点.其中,引力模型将节点的核数(网络进行k-核分解时的ks值)看作物体的质量,将节点间的最短距离看作物体间距离,综合考虑了节点局部信息和路径信息用于识别网络重要节点.然而,仅将节点核数表示为物体的质量考虑的因素较为单一,同时已有研究表明网络在进行k-核分解时容易将具有局部高聚簇特征的类核团节点识别为核心节点,导致算法不够精确.基于引力方法,综合考虑节点H指数、节点核数以及节点的结构洞位置,本文提出了基于结构洞引力模型的改进算法(improved gravity method based on structure hole method,ISM)及其扩展算法ISM+.在多个经典的实际网络和人工网络上利用SIR(susceptible-infected-recovered)模型对传播过程进行仿真,结果表明所提算法与其他中心性指标相比能够更好地识别复杂网络中的重要节点.
文献关键词：
复杂网络;传播影响力;引力模型;H指数;k核分解
中图分类号：
作者姓名：
阮逸润;老松杨;汤俊;白亮;郭延明
作者机构：
国防科技大学系统工程学院,长沙 410073
文献出处：
引用格式：
[1]阮逸润;老松杨;汤俊;白亮;郭延明-.基于引力方法的复杂网络节点重要度评估方法)[J].物理学报,2022(17):264-275
A类：
ISM+
B类：
复杂网络,网络节点,节点重要度评估,何用,方法识别,某个,重要程度,识别网络,重要节点,引力模型,核数,ks,短距离,局部信息,明网,聚簇,核团,核心节点,结构洞,改进算法,improved,gravity,method,on,structure,hole,SIR,susceptible,infected,recovered,传播过程,中心性指标,比能,传播影响力
AB值：
0.453762
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