基于改进k-shell算法的节点影响力的识别

• 作者: 朱晓霞 胡小雪
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂网络 k-shell 加权度 影响力识别
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 理论与研发
• 页码范围: 35-41
• 页数: 7页
• 分类号: TP301
• 字数: 7090字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1801-0255

摘要

在复杂网络中具有较大影响力的节点在控制谣言传播、优化资源分配、高效传播信息、精确投放广告等方面发挥着重要作用.鉴于当前众多方法在识别节点的不同影响力时存在一定局限性,因此在k-shell方法的基础上,通过度量边的潜在重要性,考虑邻居节点的差异贡献性,从而定义了节点的加权度概念,并提出了MKS(Modified k-shell)算法,该算法综合考虑了节点的本身、位置以及局部属性.通过在具有代表性的Zachary空手道俱乐部网络上进行实现,并和其他典型方法进行比较分析,发现该算法改进了k-shell方法的粗粒化划分,其结果更加合理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱晓霞	燕山大学经济管理学院	34	199	6.0	13.0
2	胡小雪	燕山大学经济管理学院	2	3	1.0	1.0