加权有向网络中心节点识别的分解算法研究

• 作者: 刘臣 安咏雪 李丹丹 韩林
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 交叉度 c-壳 k-壳 节点重要性 传播动力学
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.06.0648

摘要

目前复杂网络节点重要性识别算法主要集中在无权、无向网络上不能全面地描述真实世界复杂网络的情况.大部分中心性度量方法仅仅考虑单一指标,忽略了节点出度与入度的差异,且忽视了权重的重要性.基于有向加权复杂网络,综合考虑节点出度与入度的差异,以及权值在真实网络中的实际重要性,提出了一种基于出度、入度和权值的中心节点识别算法——cw-壳分解算法.为了验证该算法的有效性,利用W-SIR传播模型在真实复杂网络上进行病毒传播仿真实验,结果表明cw-壳分解方法能够有效地对节点进行分级排序,识别出具有高扩散能力的节点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘臣	上海理工大学管理学院	34	207	8.0	13.0
2	安咏雪	上海理工大学管理学院	3	9	1.0	3.0
3	韩林	上海理工大学管理学院	4	9	1.0	3.0
4	李丹丹	上海理工大学管理学院	4	66	3.0	4.0