基于图结构特征分析的Top-k结构洞发现算法

摘要：

结构洞通常指社交网络中处于信息扩散关键位置的节点,此类节点对社交网络舆情控制、影响力分析、信息传播等具有重要作用.为快速准确地找到社交网络中的结构洞,提出一种基于图最短路径增量的Top-k结构洞发现算法.通过计算并分析节点的图最短路径增量、连通分量个数和节点方差确定其结构洞属性值,并依据该属性值对节点进行排序,从而发现Top-k结构洞.同时,结合中介中心性算法进行节点的过滤与筛选,大幅降低算法的时间复杂度.在真实网络和不同规模LFR人工合成网络上的实验结果表明,与经典结构洞发现算法相比,该算法具有更高的结构洞检测效率.

关键词：结构洞、图最短路径增量、中介中心性、信息扩散、复杂网络

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;云南省教育厅科学研究基金

在线出版日期：2020-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：94-101,108