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基于弹簧模型的重要节点排序算法
文献摘要：
重要节点排序是复杂网络研究的重要问题.用网络的鲁棒性和脆弱性指标评价基于引力模型的重要节点排序算法GM(gravity model)和其局部算法LGM(local gravity model)时,当度大的节点从网络中移除后,其引力较大的近邻节点的后续移除通常并不能在很大程度上影响网络的结构与功能,说明算法在重要节点排序精度方面仍然存在提升之处.基于此,在弹簧模型的启发下,进一步考虑网络节点近邻和路径信息,并结合网络直径,提出了重要节点排序算法SM(spring model)和其局部算法LSM(local spring model).基于合成网络和真实网络数据集针对网络的鲁棒性和脆弱性与经典算法进行对比实验,结果表明SM算法和LSM算法对于网络中重要节点排序具有更高的准确性.特别地,在Power网络上的SIR传播实验进一步证明了SM算法相较于其他算法,具有更高的合理性和有效性.
文献关键词：
重要节点;复杂网络;弹簧模型;SM算法;LSM算法
中图分类号：
作者姓名：
孟昱煜;王霄;闫光辉;罗浩;杨波;张磊;王琼
作者机构：
兰州交通大学 电子与信息工程学院,兰州 730070;国网甘肃省电力公司信息通信公司,兰州 730070
文献出处：
引用格式：
[1]孟昱煜;王霄;闫光辉;罗浩;杨波;张磊;王琼-.基于弹簧模型的重要节点排序算法)[J].计算机工程与应用,2022(07):77-86
A类：
B类：
弹簧模型,重要节点,节点排序,排序算法,复杂网络,脆弱性,指标评价,引力模型,gravity,model,LGM,local,移除,近邻,结构与功能,发下,网络节点,spring,LSM,真实网络,网络数据,Power,SIR
AB值：
0.296465
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