面向复杂网络的多属性决策关键节点识别算法研究

摘要：

如何准确、高效识别复杂网络节点影响力,是网络科学研究中的重要课题之一.传统方法一般从单一角度或某一方面衡量节点影响力,通常具有考虑问题不够全面、评价结果准确性较低的问题.论文在对现有算法作充分总结分析的基础上,综合考虑融合节点度、节点迭代次数以及节点到最大核节点距离等因素,通过熵权法、灰色关联度分析法确定比例系数,实现关键节点识别;进而通过将节点局部信息与全局地位结合,利用最大核距离改进迭代次数指标,综合评价节点影响力.真实网络仿真验证数据表明,该方法能够有效地进行关键节点的识别,并在单调性和准确率方面有较大改进.

关键词：K核迭代次数;最短距离;熵权法;灰色关联度分析法

所属期刊栏目：49

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金项目;天津市自然科学基金青年科学基金项目

在线出版日期：2021-09-14（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：1510-1515