注意力流网络中节点影响力的层级性研究

摘要：

复杂网络中节点影响力的层级性在网络结构与控制研究中至关重要.针对有向加权网络中节点影响力的层级性问题,基于海量在线用户行为数据,构建有向加权集体注意力流网络.通过定义节点的层级位置时间和位置约束指标,并结合节点的拓扑位置和时间序列,提出一种用于有向加权网络的节点影响力度量及排序算法.实验结果表明,该算法能有效区分网络层级结构,准确识别出最具影响力的节点,对于节点影响力评估与复杂网络可控性研究具有一定的借鉴意义和参考价值.

关键词：注意力流网络;拓扑位置;时间序列;节点影响力;K-Shell算法

所属期刊栏目：47

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"基于社会感知计算的公众环境感知与时空行为研究";全国高等院校计算机基础教育教学研究项目;甘肃省高等学校科研项目;西北师范大学青年教师科研能力提升计划项目

在线出版日期：2021-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：109-115,123