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摘要:
复杂网络中的关键节点,其重要程度一般要比非关键节点拥有更大影响力.目前已有的关键节点的关键度计算算法大多根据不同的衡量指标进行计算.针对适用于有向网络的关键节点挖掘算法较少且算法中不同衡量指标的结合不够严谨的情况,提出一种基于贡献矩阵的有向网络节点关键度计算算法.该算法通过贡献矩阵结合节点关联关系和节点的位置作为衡量节点关键度标准.在实验网络上的传播实验表明,相较于基于关联关系关键节点挖掘算法(RelaCen-trality)来评估关键节点重要性,该算法在挖掘关键节点的过程中效率更高,并且所挖掘得到的关键节点在网络中对信息的传播更为广泛.
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文献信息
篇名 一种基于贡献矩阵的有向网络节点关键度计算方法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 有向网络 贡献矩阵 关联中心性 关键节点 影响力传播
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 网络与通信
研究方向 页码范围 108-113,118
页数 7页 分类号 TP393
字数 6294字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.12.020
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 许国艳 河海大学计算机与信息学院 24 245 7.0 15.0
2 孙洁 河海大学计算机与信息学院 6 7 2.0 2.0
3 朱进 河海大学计算机与信息学院 2 0 0.0 0.0
4 庄天益 河海大学计算机与信息学院 1 0 0.0 0.0
5 周星熠 河海大学计算机与信息学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
有向网络
贡献矩阵
关联中心性
关键节点
影响力传播
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
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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