基于客观赋权法的多属性社交网络节点重要性排序

• 作者: 刁仁宏 王娟 王祖俪 石磊 陈丁
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 节点重要性 客观赋权法 熵权法 排序相似度 社交网络
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2933-2936
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.10.013

摘要

研究多属性社交网络节点重要性排序问题。已有的多属性排序法基于主观赋权，在研究者对某数据集或者是某社交领域并不是很熟悉的情况下，主观赋权容易出现偏差。针对这点提出在对不熟悉的数据领域时采用客观赋权法—熵权法，进行权值的确定，为验证排序效果设计了排序相似度的计算方法。实例证明该相似度的合理性。实验对比不同主客观赋权排序结果的相似度，显示不同主观赋权表现出不同的相似度，证明主观判断存在差异，而客观赋权排序与熟悉情况下的主观赋权呈现强相关关系，能帮助使用者进行合理赋权。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王娟	成都信息工程大学信息安全工程学院	26	270	8.0	16.0
3	王祖俪	成都信息工程大学信息安全工程学院	19	24	3.0	4.0
4	陈丁	成都信息工程大学信息安全工程学院	11	34	3.0	5.0
7	石磊	成都信息工程大学信息安全工程学院	5	23	3.0	4.0
8	刁仁宏	成都信息工程大学信息安全工程学院	7	32	3.0	5.0