【摘 要】
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节点重要性评价对于网络大V的挖掘、网络病毒源的锁定和网络舆情的定向干预等方面具有重要应用前景。现有的节点重要性评价算法存在适应范围有限,评价结果与现实情况存在较大
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572521);军事科学研究计划课题基金资助项目(16QJ003-097)
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节点重要性评价对于网络大V的挖掘、网络病毒源的锁定和网络舆情的定向干预等方面具有重要应用前景。现有的节点重要性评价算法存在适应范围有限,评价结果与现实情况存在较大出入等问题。本文采用TOPSIS和灰色关联度相结合,设计了社交网络中节点重要性综合评价算法,提高了节点重要性评价算法的决策准确度和可适用于贫信息条件。最后利用小说《悲惨的世界》中人物关系网络数据集和Facebook一个月的数据验证本算法,并同TOPSIS算法和PageRank算法产生的结果比较,表明本算法更符合实际情况,并且具有较高的准确性。
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