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卢、彭丽;张志如;郭玉红;陈亚红

一种新的基于最小加权度分解的影响节点识别中心度测度。 （英语） Zbl 1490.05252号

国际期刊修订版。物理学。B类 35，第24号，文章ID 2150251，19 p.（2021）.
摘要：在复杂网络中，寻找能够使信息传播更快、更广泛的有影响力的节点，具有重要的理论意义和现实意义。已经提出了各种中心性度量来识别有影响力的节点，而其中许多度量是片面的，可能导致识别不准确。为了克服这个问题，基于定义的最小加权度分解，我们提出了一种新的中心性方法，通过结合局部和全局信息来识别影响节点。首先，考虑节点的局部拓扑属性和相邻节点的传播特性，将局部影响度定义为节点在局部范围内的影响。然后，考虑到边缘对节点间信息传播的潜在影响和节点的位置特征，将加权邻域核心度中心性作为节点的全局影响能力。最后，将局部和全局范围的组合中心性作为节点的最终影响是更全面和普遍适用的。我们使用敏感感染恢复（SIR）模型、单调性、Kendall的tau相关系数和不精确函数来评估我们方法的性能。在14个真实网络上进行的对比实验表明了该方法的有效性。

MSC公司：

05C82号 小世界图形、复杂网络（图形理论方面）
91天30分 社交网络；意见动态
90B10型 运筹学中的确定性网络模型

关键词：

复杂网络;最小加权度分解;地方影响力;全球影响力;易感性感染-再覆盖（SIR）模型

软件：

科内克特
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Lu}等人，《国际期刊》。物理学。B 35，第24号，文章ID 2150251，19页（2021；Zbl 1490.05252）
全文： 内政部

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