融合高阶信息的社交网络重要节点识别算法

融合高阶信息的社交网络重要节点识别算法

论文摘要

识别重要节点是复杂网络研究的基础性问题。现有理论框架主要以"点-边"这种低阶结构为基本单元,往往忽略了多个节点之间可能存在的交互性、传递性等重要因素。为了更加精确地识别重要节点,对网络中以模体为基本单元的高阶结构进行了研究,首先,提出了节点高阶度的概念,进一步引入证据理论融合了节点的高阶结构和低阶结构信息,设计了一种融合节点高阶信息的半局部重要节点识别方法。在3个真实社交网络上的实验结果表明,相较于只关注低阶结构的已有方法,所提出的算法能够更加精确地识别网络中的重要节点。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 闫光辉,张萌,罗浩,李世魁,刘婷

关键词: 重要节点,模体,高阶网络,证据理论,社交网络

来源: 通信学报 2019年10期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学

单位: 兰州交通大学电子与信息工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(No.61662066,No.61163010),甘肃省青年基金资助项目(No.1606RJYA222)~~

分类号: O157.5

页码: 109-118

总页数: 10

文件大小: 666K

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