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摘要:
识别重要节点是社会网络分析领域的重要任务之一,也是理解复杂网络结构和动力学特性的有效方式,迄今发展起来的节点重要性分析框架主要面向单关系网络.多关系网络作为准确刻画现实世界复杂系统的典型建摸形式,已成为当前网络科学领域研究的热点,但对于多关系网络的节点重要性研究尚缺乏系统性的研究成果针对多关系社交网络节点重要性研究问题,通过构建有向多重网络模型和基于张量代数的数学框架对其进行建模和分析,将中心性、声望和传递性作为影响社交网络节点重要性的关键因素,提出了一种面向多关系社交网络的节点重要性度量指标,并针对其存在不足引入D-S(Dempster-Shafer)证据理论进行改进,进一步提出了IOMEC (in-degree out-degree multiplex evidential centrality)节点重要性度量方法在4个真实网络上的实验结果表明:采取信息融合的方法可以有效消除多关系网络耦合信息和传递机制对节点重要性评测造成的影响,提出的IOMEC方法能够更准确地对节点重要性进行度量,并且具有较低的时间复杂度,在论证节点中心性和声望是衡量节点重要程度主要因素的同时,说明了综合考虑节点传递性的必要性所做工作为多关系网络节点重要性研究提供新的思路方法的同时,进一步拓展了信息融合技术的应用场景.
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文献信息
篇名 融合多元信息的多关系社交网络节点重要性研究
来源期刊 计算机研究与发展 学科 工学
关键词 多关系网络 社交网络 节点重要性 中心性 声望 传递性 信息融合 D-S证据理论
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 954-970
页数 17页 分类号 TP18|TP301
字数 14951字 语种 中文
DOI 10.7544/issn1000-1239.2020.20190331
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 闫光辉 兰州交通大学电子与信息工程学院 37 170 8.0 12.0
2 罗浩 兰州交通大学电子与信息工程学院 3 0 0.0 0.0
3 张萌 兰州交通大学电子与信息工程学院 8 0 0.0 0.0
4 包峻波 兰州交通大学电子与信息工程学院 3 0 0.0 0.0
5 李俊成 兰州交通大学电子与信息工程学院 4 0 0.0 0.0
6 刘婷 兰州交通大学电子与信息工程学院 6 13 2.0 3.0
7 杨波 16 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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