加权社会网络中重要节点发现算法

• 作者: 万月亮 杨伟杰 苑丽玲 韩忠明
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 社会网络 重要节点 关系强度 页面排序
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 先进计算
• 页码范围: 1553-1557,1562
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 7899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01553

摘要

从社会网络中发现重要节点是一个很有意义的研究问题,目前多数重要节点发现方法是基于不加权网络.由于在社会网络中,节点之间的关系具有强弱差异,社会网络本质上是一个加权网络.对于加权社会网络中的重要节点发现较少有研究.利用节点交互,提出了节点间关系强度的一种度量方法,该方法考虑了节点局部有向交互特征与全局交互特征.利用节点的行为特征定义了节点活跃度.采用关系强度作为边的权重,活跃度作为节点权重形成了加权社会网络.基于PageRank算法的思想,提出了两个改进算法,算法采用节点权值作为阻尼系数,在迭代式过程用边的权重代替了PageRank算法中的入边和.分别选择国内外具有代表性的2个社交网络上的数据集进行大量实验,并分别选择了不同的方法作为比较,实验结果表明改进算法能较好地发现加权社会网络中的重要节点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩忠明	北京工商大学计算机与信息工程学院	51	631	14.0	23.0
2	万月亮	北京工商大学计算机与信息工程学院	11	137	5.0	11.0
3	杨伟杰	北京工商大学计算机与信息工程学院	13	200	7.0	13.0
4	苑丽玲	北京工商大学计算机与信息工程学院	1	19	1.0	1.0