介度中心和PageRank算法应用场景分析

摘要：

在复杂网络中,一般按照需求选取合适的关键点发现算法,常用的关键点发现算法分别是介度中心算法和PageRank算法.为了在特定应用场景下选取合适的关键点发现算法,选择7种不同类型网络下的16个真实数据集,分析比较介度中心算法和PageRank算法在这些数据集上得到的关键点集合的差异,总结出2种关键点发现算法的应用场景.实验结果表明,介度中心算法适用于对整个网络影响力较大的关键点应用场景,PageRank算法适用于某个领域内熟知度较高的关键点应用场景.

关键词：关键点、介度中心算法、PageRank算法、差异、领域、应用场景

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“973”计划基金资助项目2011CB302504;国家“863”计划基金资助项目2012AA010902,2015AA011505;国家自然科学基金资助项目61402445

在线出版日期：2016-02-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：299-304