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摘要:
在复杂网络中常用的识别节点影响力的中心性指标有介数中心性、度中心性、紧密中心性、H指数中心性和K-shell中心性等,这些指标在识别有影响力的节点时存在一定的局限性.本文在H指数中心性与度中心性的基础上提出了局部DH指数中心性指标来识别网络中有影响力的节点,该指标考虑了节点自身的度与H指数以及邻居节点的H指数.通过SIR传播模型以及单调函数(M)两种方法评价了各中心性方法识别网络中节点影响力的有效性.实验结果分析表明,在一些网络中该指标较一些常用的中心性方法能够更有效地识别网络中节点的影响力.
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文献信息
篇名 基于度与H指数扩展的复杂网络节点排序方法
来源期刊 兰州理工大学学报 学科 工学
关键词 复杂网络 局部DH指数中心性 SIR模型 有影响力的节点
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 自动化技术与计算机技术
研究方向 页码范围 100-106
页数 7页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI
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 卢鹏丽 34 69 5.0 7.0
2 于洲 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
复杂网络
局部DH指数中心性
SIR模型
有影响力的节点
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
兰州理工大学学报
双月刊
1673-5196
62-1180/N
大16开
甘肃省兰州市兰工坪路287号
54-72
1975
chi
出版文献量(篇)
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