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摘要:
复杂网络中实现节点的中心性有许多算法,这些算法可以让人们快速识别出各种社交环境中的核心人物与话题。常用的中心性指标有度中心性,介数中心性、紧密中心性、特征向量中心性和K-shell分解方法。但是现有的理论中,仅仅提及算法的概念,并且实现的复杂性过高,算法的提及更多是用于分析阶段。为了解决这个问题,主要提出介数中心性指标和K-shell分解方法的程序实现,以便更好地应用于各种场合。
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核心节点
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度中心性
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复杂网络
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k-shell
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复杂网络
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基于k‐shell的社区发现算法研究
社区发现
社会网络
集对分析
相似度
k‐shell
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 复杂网络算法中K-shell与介数中心性算法的实现
来源期刊 现代计算机(普及版) 学科
关键词 介数中心性 K-shell分解方法 算法实现 复杂网络
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 研究与开发
研究方向 页码范围 7-11
页数 5页 分类号
字数 2929字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-1423.2014.17.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈东方 武汉科技大学计算机科学与技术学院 29 151 6.0 11.0
5 刘欣 武汉科技大学计算机科学与技术学院 8 64 5.0 8.0
7 邵浩 武汉科技大学计算机科学与技术学院 3 15 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (8)
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2010(1)
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2016(2)
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2017(1)
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2018(5)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
介数中心性
K-shell分解方法
算法实现
复杂网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代计算机(普及版)
月刊
1007-1423
44-1415/TP
16开
广东省广州市
46-205
1985
chi
出版文献量(篇)
7135
总下载数(次)
4
总被引数(次)
3032
论文1v1指导