【摘 要】
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K-壳分解法在度量复杂网络中节点的重要性方面具有重要的理论意义和应用价值.但K-壳方法中,存在大量壳值相等的节点,从而无法精确地比较这些具有相同壳值节点的相对重要性.因
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(批准号:61803264)资助的课题~~
论文部分内容阅读
K-壳分解法在度量复杂网络中节点的重要性方面具有重要的理论意义和应用价值.但K-壳方法中,存在大量壳值相等的节点,从而无法精确地比较这些具有相同壳值节点的相对重要性.因此,本文基于网络中节点自身壳值与其多阶邻居的壳值,设计利用向量的形式来表示节点在复杂网络中的相对重要性程度,提出了多阶邻居壳数向量中心性方法,并设计了该中心性向量比较方法.通过在七个真实网络中进行消息传播与静态攻击实验,发现基于多阶邻居壳数向量的中心性方法具有计算复杂度低,能够有效发现具有高传播能力的节点,在传播实验中具有优越的性能.并在静
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