【摘 要】
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针对复杂网络中关键节点识别方法的分辨率和准确性不足的问题,该文提出了一种基于K-shell的复杂网络关键节点识别方法（K-shell based key node recognition method,KBKNR）。首先,采用K-shell方法将网络分层,获取每个节点的K壳（K-shell,Ks）值,通过Ks值衡量复杂网络全局结构的影响。其次,提出综合度（comprehensive degree,
【基金项目】
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国家自然科学基金民航联合研究项目（U1833107）；
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针对复杂网络中关键节点识别方法的分辨率和准确性不足的问题,该文提出了一种基于K-shell的复杂网络关键节点识别方法（K-shell based key node recognition method,KBKNR）。首先,采用K-shell方法将网络分层,获取每个节点的K壳（K-shell,Ks）值,通过Ks值衡量复杂网络全局结构的影响。其次,提出综合度（comprehensive degree,CD）的概念,并设定可动态调整的影响系数μi,通过平衡邻居节点和次邻居节点的不同影响程度,获取每个节点的综合度。在该方法中,当节点Ks值相同时,综合度较大的节点更重要。对比几种经典关键节点识别方法和一种风险评估方法,实验结果表明,该方法能够有效识别关键节点,在不同复杂网络中具有较高的准确率和分辨率。除此之外,KBKNR方法可以为网络节点的风险评估、重要节点保护和网络中节点的风险处置优先级排序提供依据。
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