【摘 要】
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针对新近提出的对网络中关键节点进行识别的H-index新方法的分辨率限制问题,在考虑网络信息传播概率的基础上,提出了一种邻近H-index的社会网络关键节点识别方法。该方法基于
【机 构】
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大连外国语大学软件学院,国防科技大学计算机学院
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学研究项目(2016JYT01),辽宁省教育科学规划项目(JG18DB109),国家社会科学基金资助项目(15BYY028).
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针对新近提出的对网络中关键节点进行识别的H-index新方法的分辨率限制问题,在考虑网络信息传播概率的基础上,提出了一种邻近H-index的社会网络关键节点识别方法。该方法基于网络信息传播概率的变化以及待评估节点邻居节点的影响力水平,能够较为准确地衡量待评估节点的真实影响力水平。利用随机传染病SIR(susceptible-infected-recovered)模型在真实社会网络上对节点的实际传播能力进行评估,证实了所提出方法的有效性。
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