融合邻域鲁棒性及度均衡性的集体影响中心性

论文摘要

集体影响(CI)中心性是众多节点影响力度量方法的最新成果之一。该方法针对局部树状网络,将节点在网络全局连接中的重要性视为其影响力的表征,但其忽视了各节点邻域分布以及局部网络结构健壮程度的差异。故本文在CI中心性的基础上,对局部网络拓扑中目标节点的邻域鲁棒性、l阶邻居的度分布情况以及l阶邻域簇间连接强度等影响因素进行分析、定义和量化,构造出普适性更高的中心性度量方法NewCI,来评价节点影响力。通过在6个真实的复杂网络数据集进行的网络抗毁性实验,表明该中心性度量方法整体表现稳定,且对节点影响力的度量较于CI更为有效和准确。此外,综合考虑有效性、时间复杂度和执行效率,NewCI相比常用的中心性方法,具有更大的优势。

论文目录

• 0 引言
• 1 相关工作
• 2 算法描述
•   2.1 定义描述
•   2.2 基本方法介绍
•   2.3 融合邻域鲁棒性及度均衡性的集体影响中心性度量方法
•     2.3.1 l阶邻域度均衡性
•     2.3.2 l阶邻域簇间连接强度
•     2.3.3 邻域鲁棒性
•   2.4 时间复杂度分析
• 3 实验结果与分析
•   3.1 实验环境与数据集介绍
•   3.2 节点免疫的网络破坏性实验
• 4 总结与展望

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 宋甲秀,杨晓翠,张曦煌

关键词: 影响力度量方法,集体影响中心性,邻域鲁棒性,度分布,簇间连接强度

来源: 复杂系统与复杂性科学 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 江南大学物联网工程学院

基金: 江苏省产学研合作项目基金(2015019-30)

分类号: O157.5

DOI: 10.13306/j.1672-3813.2019.01.003

页码: 26-35

总页数: 10

文件大小: 407K

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