【摘 要】
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信息传播和疾病传播在社会网络中是一种很常见的现象,社会网络中有影响力的传播者的识别一直是研究者关注的热点.为寻找社会网络中有影响力的传播者,研究者们提出了许多方法,然而,不同方法适用范围不同,预测精度各异.新的高效识别社会网络中的有影响力的传播者的算法依然是一个重要且具有实际意义的研究问题.本文对SpectralRank算法进行了改进,构建了两种算法:（1）OWSR算法.由于节点的出度对网络传播过
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信息传播和疾病传播在社会网络中是一种很常见的现象,社会网络中有影响力的传播者的识别一直是研究者关注的热点.为寻找社会网络中有影响力的传播者,研究者们提出了许多方法,然而,不同方法适用范围不同,预测精度各异.新的高效识别社会网络中的有影响力的传播者的算法依然是一个重要且具有实际意义的研究问题.本文对SpectralRank算法进行了改进,构建了两种算法:（1）OWSR算法.由于节点的出度对网络传播过程有一定影响,本文对SpectralRank算法做了关于节点出度加权的改进.对每个普通节点4)到地面节点（ground node）2)的连边增加一个权重,这个权重和普通节点4)的出度有关,称改进后的SpectralRank算法为出度加权的SpectralRank算法（OWSR）;（2）PSR算法.节点的先验信息对传播过程也有影响,文章中考虑节点的先验信息为节点的度,指数,6)核.将节点的先验信息和SpectralRank算法相结合并将两者分别赋予不同的权值,称改进后的SpectralRank算法为含有节点先验信息的SpectralRank算法（PSR）.在10个真实社会网络中的实证研究表明,改进的SpectralRank算法能很好地识别网络中有影响力的传播者.与现有方法相比,改进的SpectralRank算法具有以下优点:（1）识别出的节点传播能力更强;（2）具有更高的预测精度;（3）具有很强的鲁棒性;（4）删除识别出的关键节点能更有效的破坏网络连通性.
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