基于K-shell位置和两阶邻居的复杂网络节点重要性评估方法
Evaluation method of node importance in complex networks based on K-shell position and neighborhood within two steps
湖北工业大学 计算机学院, 武汉 430068
摘要
K-shell分解法能快速识别复杂网络中的关键节点,但是无法辨别同壳层内节点重要性的差异,并且低估了处于网络边缘位置的高度值节点的重要性。针对这两个问题,提出一种基于K-shell位置和两阶邻居的节点重要性评估方法。该方法根据K-shell分解过程中节点移除的顺序细化节点的全局位置信息,然后综合考虑节点的局部拓扑结构信息和全局位置信息,利用两步长内邻居节点的K-shell位置信息度量节点的重要性。在八个真实网络上用传染病模型进行仿真实验,结果表明,所提方法与其他五种相关方法相比能更准确有效地评估并区分节点的重要性。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61902116)
湖北省科技计划资助项目(2021BLB171)
湖北工业大学绿色工业科技引领计划资助项目(CPYF2017008)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.08.0402
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 738-742
文章编号: 1001-3695(2023)03-015-0738-05
发布历史
[2022-10-27] 优先出版
[2023-03-05] 印刷出版
引用本文
熊才权, 古小惠, 吴歆韵. 基于K-shell位置和两阶邻居的复杂网络节点重要性评估方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (3): 738-742. (Xiong Caiquan, Gu Xiaohui, Wu Xinyun. Evaluation method of node importance in complex networks based on K-shell position and neighborhood within two steps [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (3): 738-742. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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